Eu tenho uma consulta complexa usada para pesquisar um conjunto de dados para encontrar . Cada consulta leva em média o tempo portanto o tempo total na pesquisa linear é. Posso dividir uma consulta em subconsultas mais simples q_i e encontrar e onde . Cada subconsulta é muito mais rápida de...
Disclaimer: Eu sou um biólogo, desculpe-me pela (talvez) pergunta básica formulada em termos tão grosseiros. Não tenho certeza se devo fazer essa pergunta aqui ou no DS / SC, mas o CS é o maior de três, então aqui vai. (Depois que postei, ocorreu-me que o Validado Cruzado pode ser o melhor...
Na página da Wikipedia aqui, ele descreve muito bem o algoritmo CDCL (e parece que as fotos foram tiradas de slides criados por Sharad Malik em Princeton). No entanto, ao descrever como voltar atrás, tudo o que diz é "até o ponto apropriado". O MiniSAT também usa uma variante do algoritmo CDCL,...
Ao atualizar os pesos de uma rede neural usando o algoritmo de retropropagação com um termo de momento, a taxa de aprendizado também deve ser aplicada ao termo de momento? A maioria das informações que pude encontrar sobre o uso do momento tem as equações parecidas com esta: W′Eu= WEu- α Δ WEu+ μ...
Estou investigando a aprendizagem do PAC (teoria da aprendizagem computacional) como iniciante, sem nenhum conhecimento prévio de aprendizado de máquina / IA. Estou investigando o modelo principalmente de um ponto de vista histórico. Para isso, as coisas mais importantes são, obviamente, os...
Suponha que você estenda o Cálculo de construções com "furos" - ou seja, trechos incompletos de código que você ainda não preencheu. Gostaria de saber se existe um algoritmo para preencher essas funções automaticamente. Por exemplo (usando a sintaxe de Morte ): Caso A: λ (pred : ?) -> λ (Nat...
Recentemente, conversei com um amigo sobre um site que propunha desafios regex, combinando principalmente um grupo de palavras com uma propriedade especial. Ele estava procurando por um regex que corresponda a cadeias de caracteres como ||||||||onde o número de |é primo. Eu imediatamente disse a...
Eu sou um graduado em CS (mas não sei muito sobre IA, mas não fiz nenhum curso sobre ela, e definitivamente nada sobre NN até recentemente), que está prestes a fazer um projeto escolar em AI, então escolho alguns tópicos sobre indução gramatical (da linguagem livre de contexto e talvez de algum...
Eu implementei uma rede neural (usando CUDA) com 2 camadas. (2 neurônios por camada). Estou tentando fazê-lo aprender duas funções polinomiais quadráticas simples usando a retropropagação . Mas, em vez de convergir, é divergente (a saída está se tornando infinita) Aqui estão mais alguns detalhes...
Por que os pesos iniciais das redes neurais são inicializados como números aleatórios? Eu tinha lido em algum lugar que isso é feito para "quebrar a simetria" e isso faz a rede neural aprender mais rápido. Como quebrar a simetria faz com que ela aprenda mais rápido? Será que inicializar os pesos...
Quais algoritmos de aprendizado de máquina (além dos SVM) usam o princípio de minimização de risco estrutural
Em algumas ocasiões, treinei redes neurais (redes de propagação traseira) com alguns conjuntos de dados bastante complicados (posições de gamão e OCR). Ao fazer isso, parece que muito do trabalho envolve a tentativa de configurações diferentes das redes, a fim de encontrar a configuração ideal para...
O modelo de aprendizado provavelmente aproximadamente correto (PAC) é definido como: Uma classe de conceito CCC é dito ser aprendido por PAC se existe um algoritmo AAA e uma função polinomial poly(⋅,⋅,⋅,⋅)poly(·,·,·,·)poly(·,·,·,·)de modo que, para qualquer e , para todas as distribuições em e...
Muitas funções de ativação em redes neurais (sigmóide, tanh, softmax) são monotônicas, contínuas e diferenciáveis (exceto algumas podem ser alguns pontos em que a derivada não existe). Entendo o motivo da continuidade e diferenciabilidade, mas realmente não consigo entender o motivo da...
Sou muito novo em redes neurais e tenho tentado descobrir algumas coisas. Então, digamos que você encontre uma rede neural com 100 entradas, uma camada oculta com 200 nós e 32 saídas. Digamos também que você, o "descobridor" dessa instância específica de uma rede neural, é capaz de ler os pesos dos...
Então, eu estou lendo "Introdução ao Machine Learning" 2ª edição, por Bishop, et. todos. Na página 27 eles discutem a dimensão Vapnik-Chervonenkis, que é, "O número máximo de pontos que podem ser destruídos por H [a classe de hipóteses] é chamado de dimensão Vapnik-Chervonenkis (VC) de H, é...
Recentemente, aprendi sobre o Q-learning, uma técnica de aprendizado por reforço que estima diretamente o valor esperado de uma ação em um estado. Gostaria de saber se existem técnicas para fazer "aprendizado dinâmico", a fim de estimar a dinâmica de um sistema. Um agente de "aprendizado...
Eu trabalho em energia renovável. Minha empresa coleta muitos dados de equipamentos. Isso normalmente inclui dados do processo (como temperatura do transformador, tensões de linha, correntes, etc.) e alarmes discretos (por exemplo, disparo do disjuntor, valores de alarme do inversor, alarme de...
Vários algoritmos populares de aprendizado de máquina, como regressão logística ou redes neurais, exigem que suas entradas sejam numéricas. O que me interessa é como você faz esses algoritmos funcionarem em entradas não numéricas (como seqüências de caracteres curtas). Como exemplo, digamos que...
Eu estou tentando entender a prova de que os retângulos paralelos do eixo podem ser aprendidos no caso realizável. Isso significa que, dado com dados suficientes, podemos encontrar uma função tal que \ mathbb {P} \ left [\ text {error}> \ epsilon \ right] \ leq \ delta Aqui, o erro pode ser...