«machine-learning» etiketlenmiş sorular

DDD{ 0 , 1 }d× { 0 , 1 }{0,1}d×{0,1}\{0,1\}^d\times \{0,1\}CCCf: { 0 , 1 }d→ { 0 , 1 }f:{0,1}d→{0,1}f:\{0,1\}^d\rightarrow\{0,1\}f∈ Cf∈Cf \in CO P T ( C , D ) = dk f ∈ C e r r ( f , D ) A C D 2 / 3 …

11 reference-request  machine-learning  lg.learning 

VC boyutu olan konsept sınıfı için O \ left (\ frac {d} {\ varepsilon} \ log \ frac {1} {\ varepsilon} \ right) elde etmek yeterli olduğu iyi bilinmektedir. PAC learn \ mathcal {C} etiketli örnekler . PAC öğrenme algoritmasının (bu birçok örneği kullanan) uygun veya uygunsuz olup olmadığı bana …

11 machine-learning  boolean-functions  lg.learning  vc-dimension  pac-learning 

Son zamanlarda iyi sayıda CoLT makalesi okuyorum. Her ne kadar münferit belgelerle mücadele etmememe rağmen (en azından diğer teori kağıtları ile mücadele ettiğimden daha fazla değil), bir bütün olarak alanı iyi bir şekilde kavradığımı düşünmüyorum. Lisansüstü düzeyde CoLT tanıtımı için standart bir metin, anket veya ders notu var mı? Temel …

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  survey  books 

VC-Dimension'ın arkasındaki teoriyi çok iyi biliyorum, ama şimdi istatistiksel öğrenme teorisindeki son (son 10 yıl) gelişmelere bakıyorum: (yerel) Rademacher ortalamaları, Massart'ın Sonlu Sınıfı Lemma, Kaplama Numaraları, Zincirleme, Dudley Teorem, Sahte Mod, Yağ Parçalayıcı Boyut, Paketleme Numaraları, Rademacher Bileşimi ve muhtemelen farkında olmadığım diğer sonuçlar / araçlar. Bir web sitesi, anket, …

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  books  vc-dimension 

Klasik PAC öğrenimi için, whp'ye bağlı bir hatayı elde etmek için örneklerinin gerekli olduğu iyi bilinmektedir; burada , konsept sınıfının VC-boyutudur.ε dΩ ( d/ ε)Ω(d/ε)\Omega(d/\varepsilon)εε\varepsilonddd Agnostik durumda örneklerine ihtiyaç olduğu biliniyor mu?Ω ( d/ ε2)Ω(d/ε2)\Omega(d/\varepsilon^2)

10 lg.learning  machine-learning 

Hangi makine öğrenimi sınıflandırıcıları en paralelleştirilebilir? Zor bir sınıflandırma sorunu, sınırlı bir süre, ancak çalışmak için iyi bir bilgisayar LAN varsa, hangi sınıflandırıcılar denemek istiyorsunuz? El dışında bana aşağıdaki gibi yığını bildiğim bazı standart sınıflandırıcılar gibi görünüyor ama tamamen yanlış olabilir: Rastgele Ormanlar - Her makine tüm verileri tutabildiği sürece …

10 lg.learning  machine-learning  dc.parallel-comp 

Özellikle, çalışma sırasında ilgili inanç ağlarını (veya eşdeğerini) güncelleyebilecek makine öğrenme sistemleri hakkında bilgi edinmek için kaynak istiyorum. Birkaç tanesiyle bile karşılaştım, ancak yer imlerine ekleyemedim. Tahmin edebileceğiniz gibi, internette arama yapmak oldukça zor bir konudur.

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  ai.artificial-intel  online-learning 

Masa oyunları oynarken sinir ağlarının daha yeni ve daha yeni başarılarından sonra, belirlediğimiz bir sonraki hedefin Starcraft'ta insanları yenmekten daha yararlı bir şey olabileceğini düşünüyoruz. Daha doğrusu, Sinir ağları klasik algoritmik problemleri çözmek için eğitilebilir mi? Burada, örneğin ağın , ağırlıklı kenarları ve iki köşesi ve belirtilmiş bir giriş grafiği …

9 cc.complexity-theory  ds.algorithms  machine-learning  ne.neural-evol 

Rasgele ormanlar, uygulayıcılar arasında en etkili sınıflandırma teknikleri arasında yer almakla ünlüdür. Yine de, derin teorik sonuçların yokluğunu tahmin ettiğim öğrenme-teorik literatürde onlarla çok fazla karşılaşmıyoruz. Eğer kişi bu teoriyi araştırmak isterse, nereden başlamalı?

9 machine-learning  lg.learning 

Varsayalım kkk puan R,dR,d\mathbb{R}^d. Bunlar bir Voronoi diyagramı oluşturur. Eğer her birinekkk puan a ±±\pmetiketinde, bunlar üzerinde bir ikili fonksiyon indükler . Soru: Bazı noktalarının neden olduğu tüm bu ikili fonksiyonların VC boyutu ve bu noktaların etiketlenmesi nedir?R,dR,d\mathbb{R}^dkkk

9 cg.comp-geom  machine-learning  lg.learning  convex-geometry  high-dimensional-geometry 

Background––––––––––––––Background_\underline{\bf Background} 2005 yılında Regev [1], Hatalı Öğrenme Paritesinin genelleştirilmesi olan Hatalarla Öğrenme (LWE) problemini tanıttı. Bu sorunun belirli parametre seçimleri için sertliği varsayımı, artık kafes tabanlı kriptografi alanındaki bir dizi kuantum kripto sistemi için güvenlik kanıtlarının altında yatmaktadır. LWE'nin "kanonik" versiyonları aşağıda açıklanmaktadır. Ön Bilgiler: İzin Vermek T=R/ZT=R/Z\mathbb{T} = …

9 cc.complexity-theory  ds.algorithms  cr.crypto-security  machine-learning  open-problem 

Aşağıdaki set sisteminin VC boyutunu arıyorum. Evren U={p1,p2,…,pm}U={p1,p2,…,pm}U=\{p_1,p_2,\ldots,p_m\} öyle ki U⊆R3U⊆R3U\subseteq \mathbb{R}^3. Set sistemindeRR\mathcal{R} her set S∈RS∈RS\in \mathcal{R} bir küreye karşılık gelir R3R3\mathbb{R}^3 öyle ki set SSS içinde bir öğe içeriyor UUU yalnızca ve karşılık gelen küre içeriyorsa R3R3\mathbb{R}^3. Zaten bildiğim detaylar. VC boyutu en az 4'tür. Bunun nedeni, p1,p2,p3,p4p1,p2,p3,p4p_1,p_2,p_3,p_4 …

9 cg.comp-geom  machine-learning  vc-dimension 

Özellikle, n bit veya karar listeleri veya {0,1} ^ n'de bulunan diğer herhangi bir "basit" dil üzerinde bağlaçlar değil, keyfi olarak uzun dizeleri kabul eden dil ailelerini kastediyorum. "Mantık-teorik" olanların aksine "otomata-teorik" normal dilleri soruyorum: parçalı test edilebilir diller, başlangıç-yüksekliği-sıfır dilleri, yerel olarak test edilebilir diller, bu tür şeyler. İlgili …

9 automata-theory  machine-learning  lg.learning