Запитання з тегом «machine-learning»

Вапник-Червоненкис (КІ) -размерность формули для нейронних мереж в діапазоні від до , з в гіршому випадку, де являє собою число ребер і - кількість вузлів. Кількість навчальних зразків, необхідних для отримання надійної гарантії узагальнення, лінійна з розміром VC.O(E)O(E)O(E)O(E2)O(E2)O(E^2)O(E2V2)O(E2V2)O(E^2V^2)EEEVVV Це означає, що для мережі з мільярдами ребер, як і у випадку …

86 machine-learning  vc-dimension 

Під час обговорення деяких тем на рівні рівня, зокрема використання генетичних алгоритмів; Мені сказали, що дослідження справді сповільнилися в цій галузі. Причина полягала в тому, що більшість людей зосереджуються на машинному навчанні та обробці даних. Оновлення: чи це точно? І якщо так, то які переваги має ML / DM у …

45 machine-learning  data-mining  evolutionary-computing  history 

У своєму семінарному документі 1987 р. Dana Angluin представляє поліноміальний алгоритм часу для вивчення ДФА з запитів про членство та теоретичних запитів (контрприклади до запропонованого DFA). Вона показує, що якщо ви намагаєтеся вивчити мінімальний коефіцієнт DFA з станами, а ваш найбільший зразок довжини m , то вам потрібно зробити O …

33 algorithms  learning-theory  machine-learning 

Повністю з'єднані (принаймні шар до шару з більш ніж двома прихованими шарами) backprop мережі є універсальними учнями. На жаль, вони часто повільно навчаються і мають тенденцію до надмірної форми або мають незручні узагальнення. З глузду з цими мережами я помітив, що обрізка деяких країв (так що їх вага дорівнює нулю …

29 machine-learning  network-topology  neural-networks 

Мені цікаво визначити підхід до вирішення алгоритму "запропонованих друзів". У Facebook є функція, за якою вона рекомендуватиме вам людей, які, на вашу думку, можуть бути вам знайомі. Зазвичай ці користувачі (за винятком кращих випадків, коли користувач спеціально рекомендує друга ) мають дуже схожу мережу на себе. Тобто кількість спільних друзів …

29 algorithms  machine-learning  modelling  social-networks 

В даний час я граю з прогнозами часових рядів (спеціально для Forex). Я бачив декілька наукових праць про мережі ехо-стану, які застосовуються до прогнозу Forex. Чи існують для цього інші хороші алгоритми машинного навчання? Також було б цікаво витягнути «вигідні» зразки із часових рядів.

28 reference-request  machine-learning  artificial-intelligence 

Вікіпедія, а також інші джерела, які я знайшов, перелічують voidтип C як тип одиниці, а не порожній. Я вважаю це заплутаним, як мені здається, що voidкраще відповідає визначенню типу порожній / нижній. voidНаскільки я можу сказати, цінності не населяються . Функція з типом повернення void вказує, що функція нічого не …

28 type-theory  c  logic  modal-logic  coq  equality  coinduction  artificial-intelligence  computer-architecture  compilers  asymptotics  formal-languages  asymptotics  landau-notation  asymptotics  turing-machines  optimization  decision-problem  rice-theorem  algorithms  arithmetic  floating-point  automata  finite-automata  data-structures  search-trees  balanced-search-trees  complexity-theory  asymptotics  amortized-analysis  complexity-theory  graphs  np-complete  reductions  np-hard  algorithms  string-metrics  computability  artificial-intelligence  halting-problem  turing-machines  computation-models  graph-theory  terminology  complexity-theory  decision-problem  polynomial-time  algorithms  algorithm-analysis  optimization  runtime-analysis  loops  turing-machines  computation-models  recurrence-relation  master-theorem  complexity-theory  asymptotics  parallel-computing  landau-notation  terminology  optimization  decision-problem  complexity-theory  polynomial-time  counting  coding-theory  permutations  encoding-scheme  error-correcting-codes  machine-learning  natural-language-processing  algorithms  graphs  social-networks  network-analysis  relational-algebra  constraint-satisfaction  polymorphisms  algorithms  graphs  trees 

Я намагаюся зрозуміти методи кластеризації. Що я думаю, я зрозумів: При контрольованому навчанні дані категорій / міток присвоюються відомим до обчислення. Отже, мітки, класи або категорії використовуються для того, щоб "вивчити" параметри, які дійсно значущі для цих кластерів. У навчанні без нагляду набори даних присвоюються сегментам, без відомих кластерів. Чи …

28 machine-learning  data-mining  clustering 

У мене є набір пар. Кожна пара має вигляд (x, y) такий, що x, y належать цілим числам з діапазону [0,n). Отже, якщо n дорівнює 4, то у мене є такі пари: (0,1) (0,2) (0,3) (1,2) (1,3) (2,3) У мене вже є пари. Тепер я повинен побудувати комбінацію за допомогою …

28 algorithms  graphics  data-structures  computational-geometry  operating-systems  process-scheduling  algorithms  sorting  database-theory  relational-algebra  finite-model-theory  logic  automata  linear-temporal-logic  buchi-automata  complexity-theory  np-complete  decision-problem  machine-learning  algorithms  pattern-recognition  logic  formal-languages  formal-grammars  context-free 

Я вивчав цю ділянку, і вони кажуть, що перевиконання дій в машинному навчанні погано, але наші нейрони стають дуже сильними і знаходять найкращі дії / відчуття, які ми проходимо або уникаємо, плюс може бути зменшено / посилено від поганого / хороший з поганих чи добрих спрацьовуючих механізмів, тобто дії вирівнюються, …

27 machine-learning  statistics 

Одним з гіперпараметрів для мереж LSTM є температура. Що це?

25 machine-learning  neural-networks 

Яка різниця між нейронною мережею, системою глибокого навчання та мережею глибокої віри? Як я пам’ятаю, ваша основна нейронна мережа є своєрідною річчю в 3 шари, і у мене були описані системи глибоких переконань як нейронні мережі, розміщені один на одного. Я нещодавно не чув про системи глибокого навчання, але сильно …

23 machine-learning  neural-networks  boltzmann-machine 

Орли - це скельна супергрупа 70-х та 80-х років, відповідальна за таку класику, як Готель Каліфорнія . У них є два досить відмінні звуки: один, де присутній гітарист Джо Уолш (наприклад, у Life in the Fast Lane ), і той, де він відсутній. Останні пісні мають помітно похмуріше / нудне …

23 machine-learning  modelling 

Я розумію теорію байєсівських мереж і мені цікаво, що потрібно для її побудови на практиці. Скажімо для цього прикладу, що у мене є байєсова (спрямована) мережа з 100 дискретних випадкових змінних; кожна змінна може приймати одне до 10 значень. Чи зберігаю я всі вузли в DAG, а для кожного вузла …

22 data-structures  machine-learning 

У більшості реалізацій генетичних алгоритмів акцент робиться на кросовер та мутації. Але так чи інакше, більшість із них виключають диплоїдну (домінантну / рецесивну) природу генів. Наскільки моє (обмежене) розуміння стосується домінуючого / рецесивного характеру генів - це дуже важливий фактор у визначенні фактичних особливостей організму. Отже, моє питання полягає в …

20 machine-learning  genetic-algorithms