machine-learning पर टैग किए गए जवाब

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 

आनुवंशिक एल्गोरिदम एक बड़ी आबादी के साथ कम पीढ़ियों में विकसित होते हैं, लेकिन एक पीढ़ी की गणना करने में अधिक समय लेते हैं। क्या जल्द से जल्द एक व्यवहार्य समाधान पर पहुंचने के लिए, उन दो कारकों को संतुलित करने के लिए कुछ गाइड लाइनें हैं? इसके अलावा, यह …

13 ds.algorithms  machine-learning  genetic-algorithms 

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 

मान लीजिए कि हमारे पास k निविष्टियाँ और एक आउटपुट के साथ एकल-परत फ़ीड फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क है। यह से एक फ़ंक्शन की गणना करता है , यह देखने के लिए काफी आसान है कि इसमें रूप में कम से कम एक ही कम्प्यूटेशनल शक्ति है । बस मज़े के …

13 cc.complexity-theory  circuit-complexity  machine-learning  ne.neural-evol 

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 

कुछ वास्तविक दुनिया की समस्याएं क्या हैं जो एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म का उपयोग करके हल की गई हैं? समस्या क्या है? इस समस्या को हल करने के लिए फिटनेस टेस्ट का क्या उपयोग किया जाता है?

13 ds.algorithms  machine-learning  ai.artificial-intel  application-of-theory  ne.neural-evol 

मान लें कि हमारे पास परिमाण n, V_n के किसी भी पूर्णांक का वेक्टर प्रतिनिधित्व है यह वेक्टर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का इनपुट है। पहला सवाल: तंत्रिका नेटवर्क या कुछ अन्य वेक्टर-टू-बिट एमएल मैपिंग का उपयोग करके n की मौलिकता / संरचना जानने के लिए किस प्रकार के निरूपण संभव …

13 co.combinatorics  machine-learning  primes 

जॉनसन-लिंडेनस्ट्रस लेम्मा एक को उच्च आयाम वाले स्थान में कम आयाम में बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करने की अनुमति देता है। जब सबसे अच्छा फिट के निचले आयामी रिक्त स्थान की खोज करते हैं, तो एक मानक तकनीक एकवचन मूल्य अपघटन को खोजने के लिए होती है और फिर सबसे बड़े …

12 machine-learning 

मेरे पास हजारों बिंदुओं का डेटासेट है और किसी भी दो बिंदुओं के बीच की दूरी को मापने का एक साधन है, लेकिन डेटा बिंदुओं में कोई आयाम नहीं है। मैं इस डाटासेट में क्लस्टर केंद्रों को खोजने के लिए एक एल्गोरिथ्म चाहता हूं। मुझे लगता है कि क्योंकि डेटा …

12 machine-learning  lg.learning  clustering 

यह ज्ञात है कि पीएसी सीखने के लिए, प्राकृतिक अवधारणा कक्षाएं (जैसे निर्णय सूचियों के सबसेट) हैं, जिसके लिए एक कम्प्यूटेशनल रूप से अनबिकेड शिक्षार्थी द्वारा सूचना सिद्धांत सीखने के लिए आवश्यक नमूना जटिलता के बीच बहुपद अंतराल हैं, और एक बहुपद द्वारा आवश्यक नमूना जटिलता है- समय सीखने वाला। …

12 machine-learning  lg.learning  sample-complexity 

यहां जुंटा सीखने के समान स्वाद के साथ एक समस्या है: इनपुट: एक फंक्शन च: { 0 , 1 }n→ { - 1 , 1 }f:{0,1}n→{−1,1}f: \{0,1\}^n \rightarrow \{-1,1\} , एक सदस्यता ओरेकल द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है, यानी एक ओरेकल जो दिया गया है एक्सxx, रिटर्न च( x )f(x)f(x) …

11 machine-learning  lg.learning  boolean-functions  sample-complexity 

पर cs.stackexchange मैं के बारे में पूछा algebird GitHub पर स्केला पुस्तकालय, क्यों वे एक सार बीजगणित पैकेज की आवश्यकता हो सकती पर अटकलें। जीथब पृष्ठ में कुछ सुराग हैं: दिलचस्प सन्निकटन एल्गोरिदम, जैसे ब्लूम फ़िल्टर, हाइपरलॉगलॉग और काउंटमाइनकेट के लिए मोनॉयड का कार्यान्वयन। ये आपको इन परिष्कृत परिचालनों के …

11 soft-question  machine-learning  linear-algebra  db.databases 

कुछ पृष्ठभूमि: मैं सीखने के लिए "कम-ज्ञात" कम सीमा (या कठोरता के परिणाम) को एरर्स (एलडब्ल्यूई) की समस्या के साथ सीखने में रुचि रखता हूं, और इसके लिए सामान्य ज्ञान जैसे रिंगों के साथ सीखना। विशिष्ट परिभाषाओं आदि के लिए, यहाँ रेगेव द्वारा एक अच्छा सर्वेक्षण किया गया है: http://www.cims.nyu.edu/~regev/papers/lwesurvey.pdf …

11 cc.complexity-theory  reference-request  cr.crypto-security  machine-learning  lg.learning 

दाना एंग्लुइन ( 1987 ; pdf ) सदस्यता प्रश्नों और सिद्धांत प्रश्नों (प्रस्तावित कार्य के प्रतिरूप) के साथ एक शिक्षण मॉडल को परिभाषित करता है। वह दिखाती है कि एक नियमित भाषा जिसे राज्यों की एक न्यूनतम DFA द्वारा दर्शाया गया है, बहुपद समय (जहाँ प्रस्तावित कार्य DFAs है) सदस्यता-प्रश्नों …

11 cc.complexity-theory  machine-learning  lower-bounds  lg.learning  query-complexity 

मैं धीरे-धीरे वंश एल्गोरिथ्म से परिचित हूं जो किसी दिए गए फ़ंक्शन का स्थानीय न्यूनतम (अधिकतम) पा सकता है। क्या ग्रेडिएंट डिसेंट का कोई संशोधन है जो पूर्ण न्यूनतम (अधिकतम) खोजने की अनुमति देता है, जहां फ़ंक्शन में कई स्थानीय एक्स्ट्रेमा हैं? क्या कोई सामान्य तकनीक है, कैसे एक एल्गोरिथ्म …

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