«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Doktora saf matematikte ve teorik CS hakkında fazla bir şey bilmediğimi itiraf ediyorum. Bununla birlikte, kariyerim için akademik olmayan seçenekleri araştırmaya ve kendimi makine öğrenimi ile tanıştırmaya başladım, "Hiç kimse sinir ağlarının neden iyi çalıştığını anlamıyor" gibi ilginç bulgular getirdi. Benim sorum, esasen, araştırmacılar ne tür cevaplar istiyor? İşte konuyla …

52 machine-learning 

İleri bir algoritma dersi veriyorum ve öğrencilerimin ilgisini çekecek makine öğrenmesi ile ilgili bazı konuları dahil etmek istiyorum. Sonuç olarak, insanların makine öğrenmesinde en güncel / en ilginç algoritmik sonuçlarla ilgili görüşlerini duymak istiyorum. Potansiyel olarak zor olan kısıtlama, öğrencilerin daha önce herhangi bir özel lineer cebir bilgisine veya makine …

30 ds.algorithms  machine-learning  teaching 

Turing makinesi tarafından polinom zamanında ("verimli bir şekilde hesaplanabilir") verimli bir şekilde hesaplanabilen fonksiyonların, kabaca konuşulduğunda, (örneğin, [1] 'in Teoremleri 1’e bakınız) polinom sinir ağları tarafından ifade edilebileceğini biliyoruz. makul boyutlarda olan ve bu nedenle herhangi bir girdi dağılımında polinom örnek karmaşıklığıyla ("öğrenilebilir") öğrenilebilir. Burada "öğrenilebilir", hesaplama karmaşıklığından bağımsız olarak …

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

Bundan 30 yıl sonra geleceğe bakalım. İyimser olalım ve makine öğrenimi ile ilgili alanların son 10 yılda gördüklerimiz kadar hızlı bir şekilde gelişmeye devam ettiğini varsayalım. Bu harika olurdu, ama o zaman böyle bir gelecekte geleneksel algoritmaların rolü ne olurdu? Burada "geleneksel algoritmalar" ile, TCS'de izlediğimiz olağan süreci kastediyorum: iyi …

23 ds.algorithms  soft-question  machine-learning 

Grafik özelliği test olarak, bir algoritma bir hedef ya da belirli bir özelliği ya da olup olmadığını belirlemek için kenarları ve ihtiyaçları varlığında ya da yokluğunda bir hedef grafik sorgular özelliğine sahip arasından -far. (Bir algoritmanın 1 taraflı ya da 2 taraflı hata ile başarılı olması istenebilir.) Yapmak için bir …

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

İşte yaz aylarında üzerinde çalıştığım çevrimiçi öğrenme / eşkıya probleminin bir özeti. Daha önce böyle bir sorun görmedim ve oldukça ilginç görünüyor. İlgili herhangi bir çalışma biliyorsanız, referansları takdir ediyorum. Sorun Ayar çok kollu haydutlarınkidir. N kolun var. Her kol i, ödüller üzerinden oynanarak kazanılabilecek bilinmeyen fakat sabit bir olasılık …

19 machine-learning  lg.learning  online-learning 

Şu anda matematik okuyorum. Ancak, gelecekte profesyonel bir matematikçi olmak istediğimi sanmıyorum. Matematik bilgimi yapay zekada araştırma yapmak için uygulamayı düşünüyorum. Ancak, kaç matematik dersini izlemem gerektiğinden emin değilim. (Ve hangi CS teorisi derslerini takip etmeliyim.) Quora'dan Doğrusal Cebir, İstatistik ve Konveks Optimizasyon konularının Makine Öğrenimi ile en alakalı olduğunu …

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

Hesaplanabilir bir sayının rasyonel veya tamsayı olup olmadığını algoritmik olarak test etmek mümkün müdür? Başka bir deyişle, uygular hesaplanabilir sayılar işlevleri sağlamak için bir kütüphane için mümkün olacağını isIntegerya isRational? Bunun mümkün olmadığını ve bunun bir şekilde iki sayının eşit olup olmadığını test etmenin mümkün olmadığı gerçeğiyle ilgili olduğunu tahmin …

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 

BPP P / poly ve daha da güçlü bir BPP / poly P / poly tutma işleminin dahil edildiğini (şimdilik yaklaşık 40 yıldır Adleman, Bennet ve Gill'e teşekkür ediyoruz) biliyoruz . "/ Poli" anlamına gelir çalışmasını homojen olmayan (her giriş uzunluğu için ayrı bir devre ) iken, p Elimizdeki bu …

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

Düzenleme: Bir hafta içinde herhangi bir yanıt / yorum almadığım için, sorunla ilgili herhangi bir şey duymaktan mutluluk duyduğumu eklemek istiyorum. Bölgede çalışmıyorum, bu yüzden basit bir gözlem olsa bile bilmiyor olabilirim. "Bölgede çalışıyorum, ancak böyle bir karakterizasyon görmedim" gibi bir yorum bile yardımcı olacaktır! Arka fon: Öğrenme teorisinde iyi …

15 reference-request  machine-learning  lg.learning 

Evrensel yaklaşım teoremi aracılığıyla, tek bir gizli katmanı ve keyfi bir aktivasyon fonksiyonu olan bir sinir ağının herhangi bir sürekli fonksiyona yaklaşabileceği bilinmektedir. Evrensel işlev yaklaşıklayıcıları olan başka hangi modeller var?

15 machine-learning  function  approximation 

Arka fon 0'daki fonksiyonlar, derinliği devresini öğrenmek için rasgele seçilen sorguları gerektiren klasik klasik bir algoritma ile kuasipolinomiyal zamanda PAC öğrenilebilir . çarpanlara ayırma algoritması yoksa bu optimaldir [2]. Tabii ki, bir kuantum bilgisayarında nasıl faktör hesaplayacağımızı biliyoruz, bu nedenle bu alt sınır yardımcı olmuyor. Ayrıca, en uygun klasik algoritma …

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

İnanç yayılımının olasılıksal grafiksel modellerde yapılan araştırmalarla çok güçlü bir yöntem olduğu gösterilmiştir. Bununla birlikte, BP hakkında # P-complete problemleri için tamamen polinom randomize yaklaşım şemalarına (FPRAS) sahip olabileceğimiz MCMC yöntemleriyle karşılaştırılabilir bir şey bilmiyorum. Birisi beni bazı referanslara yönlendirebilir mi?

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

Bir dağıtım özelliği P için bir dağıtım testi algoritması ([n] üzerindeki tüm dağıtımların sadece bir alt kümesidir), bazı dağıtım D'ye göre örneklere erişime izin verilir ve veya olmadığına (whp) karar vermek gerekir. ( burada genellikle mesafesidir). Karmaşıklığın en yaygın ölçüsü, algoritma tarafından kullanılan örnek sayısıdır.d ( D , P ) …

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

Bana öyle geliyor ki, makine öğrenimi / veri madenciliği uzmanları P ve NP'ye aşinadır, ancak nadiren daha ince karmaşıklık sınıflarından (örneğin NC, BPP veya IP) ve bunların verileri etkili bir şekilde analiz etmedeki etkilerinden bahseder. Bunu yapan herhangi bir çalışma var mı?

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