Запитання з тегом «machine-learning»

Я будую текстовий категоризатор для коротких речень. Крім того, щоб сказати користувачеві "категорія тексту, який ви ввели, це С", я хочу мати можливість пояснити, чому я прийняв таке рішення, стисло та зрозуміло. Наприклад, я не хочу сказати користувачеві: "Я поставив ваше речення в складну тришарову нейронну мережу, і це відповідь, …

11 machine-learning  classification 

На роботі мені було доручено виводити інформацію про тип динамічної мови. Я переписую послідовності висловлювань у вкладені letвирази, як-от так: return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let x = y in Z if x then T …

11 programming-languages  logic  type-theory  type-inference  machine-learning  data-mining  clustering  order-theory  reference-request  information-theory  entropy  algorithms  algorithm-analysis  space-complexity  lower-bounds  formal-languages  computability  formal-grammars  context-free  parsing  complexity-theory  time-complexity  terminology  turing-machines  nondeterminism  programming-languages  semantics  operational-semantics  complexity-theory  time-complexity  complexity-theory  reference-request  turing-machines  machine-models  simulation  graphs  probability-theory  data-structures  terminology  distributed-systems  hash-tables  history  terminology  programming-languages  meta-programming  terminology  formal-grammars  compilers  algorithms  search-algorithms  formal-languages  regular-languages  complexity-theory  satisfiability  sat-solvers  factoring  algorithms  randomized-algorithms  streaming-algorithm  in-place  algorithms  numerical-analysis  regular-languages  automata  finite-automata  regular-expressions  algorithms  data-structures  efficiency  coding-theory  algorithms  graph-theory  reference-request  education  books  formal-languages  context-free  proof-techniques  algorithms  graph-theory  greedy-algorithms  matroids  complexity-theory  graph-theory  np-complete  intuition  complexity-theory  np-complete  traveling-salesman  algorithms  graphs  probabilistic-algorithms  weighted-graphs  data-structures  time-complexity  priority-queues  computability  turing-machines  automata  pushdown-automata  algorithms  graphs  binary-trees  algorithms  algorithm-analysis  spanning-trees  terminology  asymptotics  landau-notation  algorithms  graph-theory  network-flow  terminology  computability  undecidability  rice-theorem  algorithms  data-structures  computational-geometry 

Основна ідея k-Найближчого сусіда враховує найближчих пунктів і вирішує класифікацію даних більшістю голосів. Якщо так, то у даних з більшими розмірами не повинно виникнути проблем, оскільки такі методи, як хеш-чутливість, здатні ефективно знайти найближчих сусідів.kkk Крім того, вибір функцій у байєсівських мережах може зменшити розмірність даних та полегшити навчання. Однак …

11 machine-learning  artificial-intelligence 

Враховуючи два набори рядків над алфавітом , чи можна обчислити найменший детермінований кінцевий стан автомата (DFA) таким, що і ?Σ M A ⊆ L ( M ) L ( M ) ⊆ Σ ∗ ∖ BА , ВА,БA,BΣΣ\SigmaММMA⊆L(M)A⊆L(M)A \subseteq L(M)L(M)⊆Σ∗∖BL(M)⊆Σ∗∖BL(M) \subseteq \Sigma^*\setminus B Іншими словами, являє собою сукупність позитивних прикладів. …

11 regular-languages  automata  finite-automata  machine-learning 

Моє основне занепокоєння полягає в тому, чи є генетичне програмування активним полем досліджень, з деякими перспективними застосуваннями на практиці. Схоже, що в галузі машинного навчання нейронні мережі є головним модником, сьогодні згадуються в новинах, але я ніколи не чув про подібне генетичне програмування "історія успіху".

10 machine-learning  evolutionary-computing 

Я реалізую алгоритм Naive Bayes для категоризації тексту з лаплакійським згладжуванням. Проблема, яку я маю, полягає в тому, що ймовірність наближається до нуля, тому що я множу багато дрібних дробів. Тому ймовірність зрештою приводить до нуля. Це тому, що в документах та навчальних наборах є кілька слів. Через це я …

10 machine-learning  natural-language-processing  floating-point  numerical-algorithms 

Нещодавно я прочитав справді цікавий запис із блогу Google Research Blog, який розповів про нейронну мережу. В основному вони використовують цю нейронну мережу для вирішення різних проблем, таких як розпізнавання зображень. Вони використовують генетичні алгоритми для "еволюції" ваг аксонів. Тому в основному моя ідея полягає в наступному. Якби я мав …

10 machine-learning  np  neural-networks  p-vs-np  genetic-algorithms 

Я вивчаю класифікацію SVM і стикаюся з проблемою. Я не впевнений, чи є в цій дилемі термінологія для цього. Припустимо, ми хотіли б класифікувати пацієнта за SVM за даними зразків здорових людей (обох статей) та людей з раком печінки (обох статей). Якщо ми позначимо вибірку здорових людей як 1 клас, …

10 machine-learning 

Зважаючи на характер запитання, я повинен включати багато довідкової інформації (оскільки моє запитання: як я звужу це?). Сказане, це може бути узагальнено (наскільки мені відомо) як: Які існують методи для пошуку локальних оптимумів на надзвичайно великих просторах комбінаторного пошуку? Фон У спільноті суперігор за допомогою інструментів ми прагнемо надати спеціально …

10 reference-request  machine-learning  combinatorics  optimization  search-problem 

Відмова: Я - біолог, тому вибачте за (можливо) основне питання, сформульоване в таких грубих термінах. Я не впевнений, чи варто мені задавати це питання тут або на DS / SC, але CS - найбільший із трьох, тож тут йдеться. (Після того як я опублікував, мені спало на думку, що перехресне …

9 machine-learning  probability-theory 

На сторінці вікіпедії тут добре описується алгоритм CDCL (і, здається, знімки були зроблені зі слайдів, створених Шарадом Маліком у Принстоні). Однак, описуючи, як відкликати все, що йдеться, це "до відповідної точки". MiniSAT також використовує варіант алгоритму CDCL, тому я прочитав цей документ. Вони, як видається, говорять про те, що ви …

9 machine-learning  satisfiability  sat-solvers  backtracking 

Оновлюючи ваги нейронної мережі за допомогою алгоритму зворотного розповсюдження з періодом імпульсу, чи слід застосовувати швидкість навчання і до терміну імпульсу? Більшість інформації, яку я міг знайти про використання імпульсу, мають рівняння, виглядаючи приблизно так: W'i=Wi- α ΔWi+ мк ΔWi - 1Wi′=Wi−αΔWi+μΔWi−1W_{i}' = W_{i} - \alpha \Delta W_i + \mu …

9 machine-learning  neural-networks 

Я дізнався про нейронні мережі та SVM. Підручники, які я читав, підкреслювали, наскільки важлива kernelization для SVM. Без функції ядра, SVM - це лише лінійний класифікатор. Завдяки kernelization, SVM також можуть включати нелінійні функції, що робить їх більш потужним класифікатором. Мені здається, що можна також застосувати кернелізацію до нейронних мереж, …

9 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks 

Чому початкові ваги нейронних мереж ініціалізуються як випадкові числа? Я десь читав, що це робиться для "порушення симетрії", і це змушує нейронну мережу швидше вчитися. Як порушення симетрії змушує її швидше вчитися? Не вдалося б ініціалізувати ваги до 0 кращою ідеєю? Таким чином ваги зможуть швидше знайти свої значення (позитивні …

9 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks 

Я досліджую навчання на ПКС (теорія обчислювального навчання) як початківець, не маючи попередніх знань машинного навчання / ШІ. Я досліджую модель переважно з історичної точки зору. Для цього найважливішими є звичайно результати на основі моделі. Там є достатньо паперів, які підтверджують ці результати. Але я також хочу написати щось про …

9 machine-learning