machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मेरी पीएच.डी. शुद्ध गणित में है, और मैं मानता हूँ कि मैं सैद्धांतिक सीएस के बारे में बहुत कुछ (यानी कुछ भी) नहीं जानता। हालांकि, मैंने अपने करियर के लिए गैर-शैक्षणिक विकल्पों की खोज शुरू कर दी है और मशीन सीखने के लिए खुद को पेश किया है, "कोई नहीं …

52 machine-learning 

मैं एक उन्नत एल्गोरिदम पाठ्यक्रम सिखाता हूं और मशीन लर्निंग से संबंधित कुछ विषयों को शामिल करना चाहूंगा जो मेरे छात्रों के लिए हितकारी होंगे। नतीजतन, मैं मशीन सीखने में वर्तमान में सबसे दिलचस्प / सबसे बड़ी एल्गोरिथम परिणामों के बारे में लोगों की राय सुनना चाहूंगा। संभावित मुश्किल बाधा …

30 ds.algorithms  machine-learning  teaching 

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 

आइए अब से कुछ 30 वर्षों के भविष्य को देखें। आइए हम आशावादी हों और मान लें कि मशीन लर्निंग से जुड़े क्षेत्र उतनी ही तेजी से विकसित हो रहे हैं जितना हमने पिछले 10 वर्षों में देखा है। यह बहुत अच्छा होगा, लेकिन फिर ऐसे भविष्य में पारंपरिक एल्गोरिदम …

23 ds.algorithms  soft-question  machine-learning 

ग्राफ संपत्ति परीक्षण में, एक एल्गोरिथ्म निर्धारित करने के लिए लक्ष्य या तो एक निश्चित संपत्ति है या है उपस्थिति या किनारों और जरूरतों के अभाव के लिए एक लक्ष्य ग्राफ प्रश्नों εε\epsilon संपत्ति होने से -far। (एक एल्गोरिथ्म को 1-पक्षीय या 2-पक्षीय त्रुटि के साथ सफल होने के लिए …

22 cc.complexity-theory  machine-learning  query-complexity  property-testing 

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 

मैं अभी गणित पढ़ रहा हूं। हालांकि, मुझे नहीं लगता कि मैं भविष्य में एक पेशेवर गणितज्ञ बनना चाहता हूं। मैं कृत्रिम बुद्धि में अनुसंधान करने के लिए गणित के अपने ज्ञान को लागू करने के बारे में सोच रहा हूं। हालांकि, मुझे यकीन नहीं है कि मुझे कितने गणित …

19 soft-question  machine-learning  ai.artificial-intel 

यदि कम्प्यूटेशनल संख्या तर्कसंगत या पूर्णांक है, तो क्या यह एल्गोरिदमिक रूप से परीक्षण करना संभव है? दूसरे शब्दों में, क्या यह एक पुस्तकालय के लिए संभव होगा जो कार्यों को प्रदान करने के लिए कम्प्यूटेशनल संख्याओं को लागू करता है isIntegerया isRational? मैं अनुमान लगा रहा हूं कि यह …

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 

हम जानते हैं कि (, अब के बारे में 40 वर्षों के लिए Adleman, बेनेट और गिल धन्यवाद) है कि शामिल किए जाने के बीपीपी ⊆⊆\subseteq पी / पाली, और एक और भी मजबूत बीपीपी / पाली पी / पाली पकड़। "/ पॉली" का अर्थ है कि हम गैर-समान रूप …

16 cc.complexity-theory  circuit-complexity  machine-learning  derandomization 

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 

यह सार्वभौमिक सन्निकटन प्रमेय के माध्यम से जाना जाता है कि एक एकल छिपे हुए परत और एक मनमाना सक्रियण फ़ंक्शन के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क किसी भी निरंतर कार्य को अनुमानित कर सकता है। अन्य मॉडल क्या हैं जो सार्वभौमिक फ़ंक्शन सन्निकटनकर्ता भी हैं

15 machine-learning  function  approximation 

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 

संभाव्य चित्रमय मॉडल में अनुसंधान के माध्यम से विश्वास प्रसार को एक बहुत ही शक्तिशाली तरीका दिखाया गया है। हालाँकि, मुझे बीपी के बारे में कुछ भी पता नहीं है जो MCMC विधियों के लिए तुलनीय है जहाँ हम # P- पूर्ण समस्याओं के लिए पूरी तरह से बहुपद यादृच्छिक …

14 cc.complexity-theory  reference-request  graph-algorithms  machine-learning  st.statistics 

यह मुझे लगता है कि मशीन लर्निंग / डेटा खनन विशेषज्ञ पी और एनपी से परिचित हैं, लेकिन शायद ही कभी अधिक सूक्ष्म जटिलता वर्गों (जैसे नेकां, बीपीपी, या आईपी) के बारे में बात करते हैं और डेटा के प्रभावी विश्लेषण के लिए उनके निहितार्थ हैं। क्या ऐसा करने का …

13 cc.complexity-theory  reference-request  machine-learning 

एक वितरण संपत्ति पी के लिए एक वितरण परीक्षण एल्गोरिथ्म (जो सिर्फ [n] भर में वितरण के कुछ सबसेट है) कुछ वितरण डी के अनुसार नमूने के लिए उपयोग की अनुमति दी है, और तय करने के लिए (whp) यदि आवश्यक है या घ ( डी , पी ) > …

13 cc.complexity-theory  machine-learning  query-complexity  property-testing