lg.learning पर टैग किए गए जवाब

मैं निम्नलिखित समस्या के बारे में सोच रहा हूं: मैं एक नियमित अभिव्यक्ति ढूंढना चाहता हूं जो स्ट्रिंग्स के एक विशेष सेट (पूर्व वैध ईमेल पते के लिए) से मेल खाती है और दूसरों (अवैध ईमेल पते) से मेल नहीं खाती है। मान लें कि नियमित अभिव्यक्ति से हमारा मतलब …

43 np-hardness  fl.formal-languages  lg.learning  regular-expressions 

हम जानते हैं कि (देखें, उदाहरण के लिए, [1] के सिद्धांत 1 और 3), मोटे तौर पर, उपयुक्त परिस्थितियों में, कार्य जिन्हें बहुपद काल में ट्यूरिंग मशीन द्वारा कुशलतापूर्वक गणना की जा सकती है ("कुशलता से कम्प्यूटेबल") बहुपद तंत्रिका नेटवर्क से व्यक्त किया जा सकता है उचित आकार के साथ, …

28 cc.complexity-theory  np-hardness  machine-learning  turing-machines  lg.learning 

एक मशीन को एक यादृच्छिक बूलियन फ़ंक्शन , और दो फूरियर स्पेक्ट्रा और तक पहुंच प्रदान की जाती है ।PHPHPHf:{0,1}n→{−1,1}f:{0,1}n→{−1,1}f:\{0,1\}^n \to \{ -1,1 \}ggghhh किसी फ़ंक्शन का फूरियर स्पेक्ट्रा को : के रूप में परिभाषित किया गया हैfffF:{0,1}n→RF:{0,1}n→RF:\{0,1\}^n \to R F(s)=∑x∈{0,1}n(−1)(s⋅xmod 2)f(x)F(s)=∑x∈{0,1}n(−1)(s⋅xmod 2)f(x)F(s)=\sum_{x\in\{0,1\}^n} (-1)^\left( s\cdot x \mod\ 2 \right) f(x) …

26 cc.complexity-theory  lg.learning  boolean-functions  fourier-analysis 

एक मैट्रिक्स एक के हस्ताक्षर रैंक के साथ + 1, -1 प्रविष्टियों कम से कम रैंक (reals से अधिक) एक मैट्रिक्स बी जो एक (यानी, के रूप में एक ही हस्ताक्षर पैटर्न है की है सभी के लिए )। यह धारणा संचार जटिलता और सीखने के सिद्धांत में महत्वपूर्ण है।AijBij>0AijBij>0A_{ij}B_{ij}>0i,ji,ji,j …

25 lg.learning  open-problem  communication-complexity  matrices 

"प्रॉपर्टी टेस्टिंग" पर एक बड़ा साहित्य है - एक कार्य लिए ब्लैक बॉक्स प्रश्नों की एक छोटी संख्या बनाने की समस्या दो मामलों के बीच अंतर करने के :च: { 0 , 1 }n→ आरच:{0,1}n→आरf\colon\{0,1\}^n \to R चचf कुछ कार्यों के वर्ग का एक सदस्य हैसीसी\mathcal{C} चचf है -far कक्षा …

20 reference-request  lg.learning  metrics  property-testing  black-box 

यहाँ एक ऑनलाइन सीखने / दस्यु समस्या है जो मैं गर्मियों में काम कर रहा हूँ। मैंने इस तरह की समस्या पहले नहीं देखी है, और यह काफी दिलचस्प लग रहा है। यदि आप किसी भी संबंधित कार्य के बारे में जानते हैं, तो मैं संदर्भ की सराहना करूंगा। समस्या …

19 machine-learning  lg.learning  online-learning 

Zinkevich की "ऑनलाइन उत्तल अनुकूलन" ( http://www.cs.cmu.edu/~maz/publications/ICML03.pdf ) एक रैखिक सेटिंग्स से उत्तल सेटिंग में "अफसोस कम करने" सीखने के एल्गोरिदम को सामान्य करता है और अच्छा "बाहरी अफसोस" देता है । क्या आंतरिक अफसोस के लिए समान सामान्यीकरण है? (मुझे पूरी तरह से यकीन नहीं है कि वास्तव में …

19 lg.learning  online-learning 

मैं थ्रेशोल्ड गेट्स के माध्यम से व्यक्त किए जाने वाले कार्यों की जटिलता को समझने की कोशिश कर रहा हूं और इसने मुझे लिए प्रेरित किया । विशेष रूप से, मुझे दिलचस्पी है कि वर्तमान में टी सी 0 के अंदर सीखने के बारे में क्या पता है , क्योंकि …

16 cc.complexity-theory  reference-request  cr.crypto-security  lg.learning  boolean-functions 

विचार करें आइटम्स पर एक परिमित स्थिति , और एक अज्ञात मोनोटोनिक (यानी, किसी भी , , यदि और पर ) से अधिक है । मैं एक नोड प्रदान करके मूल्यांकन कर सकता हूं और पता लगा सकता हूं कि धारण करता है या नहीं। मेरा लक्ष्य बिल्कुल के सेट …

15 ds.algorithms  lg.learning  partial-order  search-problem  order-theory 

संपादित करें: चूंकि मुझे एक सप्ताह में कोई प्रतिक्रिया / टिप्पणी नहीं मिली है, इसलिए मैं यह जोड़ना चाहूंगा कि समस्या के बारे में कुछ भी सुनकर मुझे खुशी है। मैं इस क्षेत्र में काम नहीं करता, इसलिए भले ही यह एक साधारण अवलोकन हो, लेकिन मैं यह नहीं जानता। …

15 reference-request  machine-learning  lg.learning 

पृष्ठभूमि में कार्य एक शास्त्रीय एल्गोरिथ्म के साथ कैसिपोलिनोमियल समय में पीएसी सीखने योग्य होते हैं जिनके लिए बेतरतीब ढंग से चुने गए प्रश्नों की गहराई डी 1 [1] सीखना होता है। यदि कोई फैक्टरिंग एल्गोरिथ्म है तो यह इष्टतम है [2]। बेशक, एक क्वांटम कंप्यूटर पर हम जानते हैं …

15 quantum-computing  lg.learning  machine-learning  open-problem  ne.neural-evol 

गोल्डीच-लेविन लर्निंग एल्गोरिथम की सबसे अच्छी ज्ञात क्वेरी जटिलता क्या है? Luca Trevisan के ब्लॉग , Lemma 3 से व्याख्यान नोट्स , इसे रूप में बताता है । यह पर निर्भरता के संदर्भ में सबसे अच्छा ज्ञात है ? मैं एक विशेष स्रोत के संदर्भ के लिए विशेष रूप से …

14 cc.complexity-theory  reference-request  lg.learning  fourier-analysis 

मैं अपने छात्रों को एक त्रिकोण का एक संग्रह के अनुरूप खोजने की समस्या सौंपा में अंक , के साथ लेबल \ PM1 । (ए त्रिकोण टी है सुसंगत लेबल नमूने के साथ करता है, तो टी सकारात्मक और नकारात्मक अंक में से कोई भी के सभी शामिल हैं; धारणा …

13 cg.comp-geom  machine-learning  lg.learning  convex-geometry 

मैंने क्रास ए और ए में यह प्रश्न पूछा था लेकिन ऐसा लगता है कि यह सांख्यिकी से कहीं अधिक सीएस से संबंधित है। क्या आप मुझे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के उदाहरण दे सकते हैं, जो कि डेटासेट के सांख्यिकीय गुणों से सीखते हैं न कि व्यक्तिगत टिप्पणियों को स्वयं …

13 lg.learning  machine-learning 

पृष्ठभूमि: मशीन लर्निंग में, हम अक्सर उच्च आयामी संभावना घनत्व कार्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए चित्रमय मॉडल के साथ काम करते हैं। यदि हम उस अवरोध को त्याग देते हैं जो एक घनत्व 1 को एकीकृत (sums) करता है, तो हमें एक असामान्य ग्राफ़-संरचित ऊर्जा फ़ंक्शन मिलता है । …

13 reference-request  machine-learning  lg.learning  boolean-functions