neural-networks पर टैग किए गए जवाब

मैं इस समुदाय को एक अलग तरह की गोल्फ चुनौती देना चाहता हूं: (कृत्रिम) तंत्रिका नेटवर्क बहुत लोकप्रिय मशीन लर्निंग मॉडल हैं जिन्हें किसी भी दिए गए (आमतौर पर अज्ञात) फ़ंक्शन के लिए डिज़ाइन और प्रशिक्षित किया जा सकता है। वे अक्सर अत्यधिक जटिल समस्याओं को हल करने के लिए …

68 arithmetic  atomic-code-golf  neural-networks 

पृष्ठभूमि (कृत्रिम) तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक गरीब फिट की तरह प्रतीत होता है। हालांकि, सार्वभौमिक सन्निकटन प्रमेय में कहा गया है कि तंत्रिका नेटवर्क किसी भी निरंतर फ़ंक्शन को अनुमानित कर सकते हैं, इसलिए विशेष रूप से किसी भी अंतिम रूप से समर्थित फ़ंक्शन एक इच्छाओं का प्रतिनिधित्व करना …

26 code-challenge  primes  optimization  bitwise  neural-networks 

पिछली तंत्रिका शुद्ध गोल्फिंग चुनौतियां ( यह और वह ) मुझे एक नई चुनौती देने के लिए प्रेरित करती हैं: चुनौती सबसे छोटा फीडफॉर्वर्ड न्यूरल नेटवर्क खोजें, जिसमें किसी भी 4-आयामी इनपुट वेक्टर (a,b,c,d)(a,b,c,d)(a,b,c,d) को पूर्णांक प्रविष्टियों के साथ [−10,10][−10,10][-10,10] , नेटवर्क आउटपुट sort(a,b,c,d)sort(a,b,c,d)\textrm{sort}(a,b,c,d) साथ एक समन्वय-वार त्रुटि 0.50.50.5 से …

15 code-challenge  optimization  neural-networks 

चुनौती सबसे छोटा फीडफॉर्वर्ड न्यूरल नेटवर्क खोजें जैसे कि, [ - 10 , 10 ] में पूर्णांक प्रविष्टियों के साथ किसी भी 3-आयामी इनपुट वेक्टर (a,b,c)(a,b,c)(a,b,c) को दिया गया है , नेटवर्क सबसे बड़ा (यानी, "सबसे सकारात्मक") रूट को आउटपुट करता है। बहुपद x 3 + a x 2 + …

11 code-challenge  optimization  polynomials  neural-networks