Pytania otagowane jako machine-learning

Teoretyczne pytania dotyczące uczenia maszynowego, w szczególności obliczeniowej teorii uczenia się, w tym teorii uczenia algorytmicznego, uczenia się PAC i wnioskowania bayesowskiego

10
Świetne algorytmy, uczenie maszynowe i brak algebry liniowej
Prowadzę kurs zaawansowanych algorytmów i chciałbym uwzględnić niektóre tematy związane z uczeniem maszynowym, które zainteresują moich studentów. W związku z tym chciałbym usłyszeć opinie ludzi na temat najbardziej interesujących / największych wyników algorytmicznych w uczeniu maszynowym. Potencjalnie trudnym ograniczeniem jest to, że uczniowie nie będą mieli żadnej konkretnej wcześniejszej wiedzy …
1
Funkcje, które nie są wydajnie obliczalne, ale można się ich nauczyć
Wiemy, że (patrz np. Twierdzenia 1 i 3 z [1]), z grubsza mówiąc, w odpowiednich warunkach, funkcje, które mogą być skutecznie obliczone przez maszynę Turinga w czasie wielomianowym („wydajnie obliczalne”), mogą być wyrażone przez wielomianowe sieci neuronowe z rozsądnymi rozmiarami, a zatem można się go nauczyć z wielomianową złożonością próbki …
2
Jeśli techniki uczenia maszynowego będą się ciągle poprawiać, jaka jest rola algorytmiki w przyszłości?
Spójrzmy w przyszłość za 30 lat. Bądźmy optymistami i załóżmy, że obszary związane z uczeniem maszynowym rozwijają się tak szybko, jak to, co widzieliśmy w ciągu ostatnich 10 lat. Byłoby świetnie, ale jaka byłaby rola tradycyjnej algorytmiki w takiej przyszłości? Tutaj przez „tradycyjną algorytmię” odnoszę się do zwykłego procesu, który …
1
Naturalne, niestabilne właściwości wykresu
Podczas testowania właściwości wykresu algorytm wysyła zapytanie do wykresu docelowego o obecność lub brak krawędzi i musi ustalić, czy cel ma określoną właściwość, czy też jest -far od posiadania tej właściwości. (Algorytm może zostać poproszony o powodzenie z błędem 1-stronnym lub 2-stronnym.) Wykres ma -far od posiadania właściwości, jeśli nie …
1
Problem Warrena Buffetta
Oto streszczenie problemu nauki online / bandyty, nad którym pracowałem latem. Nie widziałem wcześniej takiego problemu i wygląda całkiem interesująco. Jeśli znasz jakieś powiązane prace, byłbym wdzięczny za referencje. Problem Ustawienie dotyczy wielorękich bandytów. Masz N. broni. Każde ramię ma nieznany, ale stały rozkład prawdopodobieństwa nad nagrodami, które można zdobyć, …
5
W jakim stopniu „zaawansowana matematyka” jest potrzebna / przydatna w badaniach nad AI?
Obecnie studiuję matematykę. Jednak nie sądzę, żebym chciał zostać zawodowym matematykiem w przyszłości. Zastanawiam się nad wykorzystaniem mojej wiedzy z matematyki do badań nad sztuczną inteligencją. Nie jestem jednak pewien, ile kursów matematyki powinienem odbyć. (I które kursy teorii CS powinienem śledzić.) Z Quora dowiedziałem się, że przedmioty Algebra liniowa, …
5
Czy można sprawdzić, czy liczba obliczalna jest wymierna czy całkowita?
Czy możliwe jest algorytmiczne testowanie, czy liczba obliczalna jest liczbą wymierną czy całkowitą? Innymi słowy, możliwe byłoby dla biblioteki, który implementuje numery obliczalne, aby zapewnić funkcje isIntegerlub isRational? Zgaduję, że nie jest to możliwe i że jest to w jakiś sposób związane z faktem, że nie można sprawdzić, czy dwie …
18 computability  computing-over-reals  lambda-calculus  graph-theory  co.combinatorics  cc.complexity-theory  reference-request  graph-theory  proofs  np-complete  cc.complexity-theory  machine-learning  boolean-functions  combinatory-logic  boolean-formulas  reference-request  approximation-algorithms  optimization  cc.complexity-theory  co.combinatorics  permutations  cc.complexity-theory  cc.complexity-theory  ai.artificial-intel  p-vs-np  relativization  co.combinatorics  permutations  ds.algorithms  algebra  automata-theory  dfa  lo.logic  temporal-logic  linear-temporal-logic  circuit-complexity  lower-bounds  permanent  arithmetic-circuits  determinant  dc.parallel-comp  asymptotics  ds.algorithms  graph-theory  planar-graphs  physics  max-flow  max-flow-min-cut  fl.formal-languages  automata-theory  finite-model-theory  dfa  language-design  soft-question  machine-learning  linear-algebra  db.databases  arithmetic-circuits  ds.algorithms  machine-learning  ds.data-structures  tree  soft-question  security  project-topic  approximation-algorithms  linear-programming  primal-dual  reference-request  graph-theory  graph-algorithms  cr.crypto-security  quantum-computing  gr.group-theory  graph-theory  time-complexity  lower-bounds  matrices  sorting  asymptotics  approximation-algorithms  linear-algebra  matrices  max-cut  graph-theory  graph-algorithms  time-complexity  circuit-complexity  regular-language  graph-algorithms  approximation-algorithms  set-cover  clique  graph-theory  graph-algorithms  approximation-algorithms  clustering  partition-problem  time-complexity  turing-machines  term-rewriting-systems  cc.complexity-theory  time-complexity  nondeterminism 
1
Czy BPP vs. P to prawdziwy problem po tym, jak wiemy, że BPP leży w P / poly?
My wiemy (teraz około 40 lat, dzięki Adleman, Bennet Gill), że włączenie BPP ⊆⊆\subseteq P / poly, i jeszcze silniejszy BPP / poli ⊆⊆\subseteq P / poli trzymaj. „/ Poly” oznacza, że ​​pracujemy nierównomiernie (osobny obwód dla każdej długości wejściowej nnn ), podczas gdy P bez tego „/ poly” oznacza, …
3
Kombinatoryczna charakterystyka nauki ścisłej z zapytaniami członkowskimi
Edycja: Ponieważ od tygodnia nie otrzymałem żadnych odpowiedzi / komentarzy, chciałbym dodać, że cieszę się, że słyszę cokolwiek o problemie. Nie pracuję w okolicy, więc nawet jeśli jest to prosta obserwacja, mogę tego nie wiedzieć. Pomocny byłby nawet komentarz typu „Pracuję w okolicy, ale nie widziałem takiej charakterystyki”! Tło: Istnieje …
1
Przybliżenie funkcji uniwersalnej
Dzięki uniwersalnemu twierdzeniu o aproksymacji wiadomo, że sieć neuronowa z nawet jedną ukrytą warstwą i dowolną funkcją aktywacji może aproksymować dowolną funkcję ciągłą. Jakie są inne modele, które są również uniwersalnymi aproksymatorami funkcji
2
Teoretyczne gwarancje dla czasów działania metod propagowania przekonań?
Wykazano, że propagacja przekonań jest bardzo skuteczną metodą dzięki badaniom w probabilistycznych modelach graficznych. Jednak nie wiem nic o BP, które byłoby porównywalne z metodami MCMC, w których możemy mieć w pełni wielomianowe losowe schematy aproksymacji (FPRAS) dla problemów z # P-zupełnością. Czy ktoś mógłby wskazać mi jakieś odniesienia?
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.