«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Vapnik-Chervonenkis (VC) -Boyut sinir ağları için, formül arasında değişmektedir için ile, en kötü durumda, kenarları sayısıdır ve düğüm sayısıdır. Güçlü bir genelleme garantisine sahip olmak için gereken eğitim örneklerinin sayısı VC boyutuyla doğrusaldır.O(E)O(E)O(E)O(E2)O(E2)O(E^2)O(E2V2)O(E2V2)O(E^2V^2)EEEVVV Bu, başarılı derin öğrenme modellerinde olduğu gibi, milyarlarca kenarı olan bir ağ için, eğitim veri setinin en …

86 machine-learning  vc-dimension 

Genetik algoritmaların kullanımı da dahil olmak üzere günümüzde bazı giriş seviyesi konularını tartışırken; Bu alanda araştırmaların gerçekten yavaşladığı söylendi. Bunun nedeni çoğu insanın makine öğrenmeye ve veri madenciliğine odaklanmış olmasıdır. Güncelleme: Bu doğru mu? Ve eğer öyleyse, ML / DM'nin GA ile karşılaştırıldığında ne gibi avantajları vardır?

45 machine-learning  data-mining  evolutionary-computing  history 

1987 tarihli final makalesinde Dana Angluin, bir DFA'yı üyelik sorgularından ve teori sorgularından (önerilen bir DFA'ya karşı örneklere) öğrenmek için polinom zaman algoritması sunar. Eğer durumlu en az bir DFA öğrenmeye çalışıyorsanız ve en büyük sayım numaranızın uzunluğu , üyelik sorgusu ve en fazla teori sorgusu yapmanız gerektiğini gösterir .nnnmmmO(mn2)O(mn2)O(mn^2)n−1n−1n …

33 algorithms  learning-theory  machine-learning 

Tamamen bağlı (en az 2 gizli katmandan oluşan katmana katman) backprop ağları evrensel öğrenicilerdir. Ne yazık ki, genellikle öğrenmeleri yavaş ve aşırı uyuyor ya da garip genellemeler yapıyorlar. Bu ağlarla uğraşmaktan, bazı kenarların budanmasının (ağırlıklarının sıfır olması ve değişmesi imkansız) bu ağların daha hızlı öğrenmesini ve daha iyi bir şekilde …

29 machine-learning  network-topology  neural-networks 

"Önerilen arkadaşlar" algoritmasıyla mücadeleye yönelik bir yaklaşım belirlemeyi merak ediyorum. Facebook , size tanıdıklarını düşündüğü bireyleri tavsiye edebileceği bir özelliğe sahiptir. Bu kullanıcılar normalde ( bir kullanıcının özellikle bir arkadaşını önerdiği son durumlar hariç ), kendisiyle oldukça benzer bir ağa sahiptir. Yani, ortak arkadaş sayısı yüksektir. Twitter’ın “Kim Takip Ediyor” …

29 algorithms  machine-learning  modelling  social-networks 

Şu anda zaman serisi tahminleri ile oynuyorum (özellikle Forex için). Forex tahminine uygulanan eko devlet ağları hakkında bazı bilimsel makaleler gördüm. Bu amaç için başka iyi makine öğrenme algoritmaları var mı? Zaman serisinden "karlı" kalıpları çıkarmak da ilginç olurdu.

28 reference-request  machine-learning  artificial-intelligence 

Vikipedi ile birlikte bulduğum diğer kaynaklar voidgibi boş bir türe karşılık C tipi tipini birim tipi olarak buldum . Bu kafa karıştırıcı buluyorum ki voidboş / alt tip tanımına daha iyi uyuyor. voidSöyleyebileceğim kadarıyla hiçbir değer yok . Geri dönüş tipi boşluğu olan bir işlev, işlevin hiçbir şey döndürmediğini ve …

28 type-theory  c  logic  modal-logic  coq  equality  coinduction  artificial-intelligence  computer-architecture  compilers  asymptotics  formal-languages  asymptotics  landau-notation  asymptotics  turing-machines  optimization  decision-problem  rice-theorem  algorithms  arithmetic  floating-point  automata  finite-automata  data-structures  search-trees  balanced-search-trees  complexity-theory  asymptotics  amortized-analysis  complexity-theory  graphs  np-complete  reductions  np-hard  algorithms  string-metrics  computability  artificial-intelligence  halting-problem  turing-machines  computation-models  graph-theory  terminology  complexity-theory  decision-problem  polynomial-time  algorithms  algorithm-analysis  optimization  runtime-analysis  loops  turing-machines  computation-models  recurrence-relation  master-theorem  complexity-theory  asymptotics  parallel-computing  landau-notation  terminology  optimization  decision-problem  complexity-theory  polynomial-time  counting  coding-theory  permutations  encoding-scheme  error-correcting-codes  machine-learning  natural-language-processing  algorithms  graphs  social-networks  network-analysis  relational-algebra  constraint-satisfaction  polymorphisms  algorithms  graphs  trees 

Kümeleme yöntemlerini anlamaya çalışıyorum. Ne anladığımı sanıyordum: Denetimli öğrenmede, hesaplamalardan önce bilinen kategoriler / etiketler verisi atanır. Dolayısıyla, bu kümeler için gerçekten önemli olan parametreleri “öğrenmek” için etiketler, sınıflar veya kategoriler kullanılmaktadır. Denetimsiz öğrenmede, kümeler bilinmeden veri kümeleri bölümlere atanır. Bu, hangi parametrelerin segmentasyon için çok önemli olduğunu bilmiyorum bile, …

28 machine-learning  data-mining  clustering 

Bir çift çiftim var. Her çift, (x, y) formundadır, öyle ki, x, y, aralıktaki tam sayılara aittir [0,n). Yani, n 4 ise, o zaman aşağıdaki çiftleri var: (0,1) (0,2) (0,3) (1,2) (1,3) (2,3) Zaten çiftlerim var. Şimdi, n/2tamsayıların hiçbirinin tekrarlanmayacağı şekilde çiftler kullanarak bir kombinasyon oluşturmam gerekiyor (başka bir deyişle, …

28 algorithms  graphics  data-structures  computational-geometry  operating-systems  process-scheduling  algorithms  sorting  database-theory  relational-algebra  finite-model-theory  logic  automata  linear-temporal-logic  buchi-automata  complexity-theory  np-complete  decision-problem  machine-learning  algorithms  pattern-recognition  logic  formal-languages  formal-grammars  context-free 

Bu dersleri çalıştım ve makine öğrenimindeki eylemlere fazla uymamanın kötü olduğunu söylüyorlar, ancak nöronlarımız çok güçlüydü ve yaşadığımız veya kaçtığımız en iyi eylemleri / duyuları buluyorlar, artı kötüden arttırılmış / arttırılmış olabilirler • Kötü veya iyi tetikleyiciler tarafından iyi, eylemlerin aynı seviyede olacağı ve en iyi (sağda), süper güçlü kendinden …

27 machine-learning  statistics 

LSTM ağları için hiperparametrelerden biri sıcaklıktır. Bu ne?

25 machine-learning  neural-networks 

Yapay Sinir Ağı, Derin Öğrenme Sistemi ve Derin İnanç Ağı arasındaki fark nedir? Temel sinir ağınızı hatırladığım kadarıyla, 3 katmanlı bir şey, ve ben de birbirlerinin üstüne yığılmış sinir ağları olarak tanımlanmış Derin İnanç Sistemlerine sahibim. Son zamanlarda bir Derin Öğrenme Sistemleri duymadım, ama bunun Derin İnanç Sistemi ile eşanlamlı …

23 machine-learning  neural-networks  boltzmann-machine 

Eagles, 70'li ve 80'li yıllardan kalma bir rock grubu, Hotel California gibi klasiklerden sorumlu . Gitarist Joe Walsh'un bulunduğu (örneğin, Hızlı Şeritteki Yaşamda ) diğeri ise iki farklı sesi var . Son şarkıların belirgin şekilde daha rahatsız edici / sıkıcı bir havası var. (Denetimsiz) bir öğrenme algoritmasının iki ses arasındaki …

23 machine-learning  modelling 

Bayes ağlarının ardındaki teoriyi anlıyorum ve pratikte bir tane inşa etmenin ne olduğunu merak ediyorum. Diyelim ki bu örnek için, 100 ayrık rastgele değişkenli bir Bayesian (yönlendirilmiş) ağım var; her değişken en fazla 10 değerden birini alabilir. Tüm düğümleri bir DAG'da ve her düğüm için Koşullu Olasılık Tablosunu (CPT) saklıyor …

22 data-structures  machine-learning 

Genetik algoritmaların çoğunda odak noktası çaprazlama ve mutasyon üzerinedir. Fakat bir şekilde, çoğu genlerin diploid (baskın / resesif) doğasını dışarıda bırakır. Anladığım kadarıyla (sınırlı) anlayışım genlerin baskın / çekinik doğası bir organizmanın gerçek özelliklerine karar vermede çok önemli bir faktördür. Öyleyse sorum şu: Genlerin diploid doğası neden çoğu uygulamada genetik …

20 machine-learning  genetic-algorithms