«ne.neural-evol» etiketlenmiş sorular

Genetik algoritmalar teori dünyasında pek bir çekişe sahip olmamakla birlikte, oldukça iyi kullanılan bir metaheuristik yöntemdir (metaheuristik ile, tavlama, gradyan inişi ve benzerleri gibi birçok soruna genel olarak uygulanan bir teknik anlamına gelir). Aslında, GA benzeri bir teknik , uygulamada Öklid TSP'si için oldukça etkilidir . Bazı meta-nitelikler teorik olarak …

56 ds.algorithms  ne.neural-evol 

Bunu daha önce MSE'ye gönderdim , ancak burada sorulacak daha iyi bir yer olabileceği önerildi. Evrensel yaklaşım teoremi , "sınırlı sayıda gizli nöron içeren tek bir gizli katmana sahip standart çok katmanlı ileri besleme ağının, aktivasyon fonksiyonuna ilişkin hafif varsayımlar altında, Rn'nin kompakt alt kümelerinde sürekli fonksiyonlar arasında evrensel bir …

23 approximation-algorithms  ne.neural-evol  na.numerical-analysis 

Bu soru, Aadita Mehra'nın sorduğu DNA algoritmaları hakkındaki soruyu takip ediyor . Buradaki yorumlarda, Joe Fitzsimmons, kısmen şöyle dedi: Bunu önlemek için sistemin yarıçapı kütle ile orantılı olarak ölçeklenmelidir. Hesaplamalı güç, en çok kütle içinde doğrusal olarak ölçeklenir. Dolayısıyla, üstel makine miktarınızın üstel bir yarıçapı vardır. Işıktan daha hızlı sinyal …

22 cc.complexity-theory  quantum-computing  ne.neural-evol  physics  natural-computing 

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 

Diyelim ki k girişi ve bir çıkışı olan tek katmanlı ileri beslemeli sinir ağımız var. den bir fonksiyon hesaplar , bunun en azından A C 0 ile aynı hesaplama gücüne sahip olduğunu görmek oldukça kolaydır . Sadece eğlence için, tek katmanlı sinir ağı " N e u r a l …

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

Genetik algoritma kullanılarak çözülen bazı gerçek dünya sorunları nelerdir? Sorun nedir? Bu sorunu çözmek için kullanılan fitness testi nedir?

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

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 

Bu soruyu takip ederek ... Araştırmam için sinir ağlarını nasıl kullanacağımı ve oluşturacağımı öğrenmeye çalışıyorum ve bir nokta da beni bir şekilde kaçıyor. Gizli katmanların bunun biraz gerekli bir parçası olduğunu anlıyorum, ancak referanslarımın memnuniyetime açıklanmadığı iki noktaya takıldım: Gizli katmanın kesin amacı nedir? Kaç tane gizli katman kullanılacağını nasıl …

9 ne.neural-evol