Alguns antecedentes: Estou interessado em encontrar limites inferiores "menos conhecidos" (ou resultados de dureza) para o problema de Aprendizagem com erros (LWE) e generalizações dos mesmos, como Aprender com erros por anéis. Para definições específicas, etc., aqui está uma boa pesquisa da...
Aqui está um problema com um sabor semelhante ao aprendizado de juntas: Entrada: Uma função , representada por um oracle de associação, ou seja, um oracle que forneceu , retorna .f:{0,1}n→{−1,1}f:{0,1}n→{−1,1}f: \{0,1\}^n \rightarrow \{-1,1\}xxxf(x)f(x)f(x) Objetivo: Encontre um subcubo de com...
É sabido que, para uma classe conceitual com a dimensão VC , basta obter exemplos rotulados para o PAC learn . Não está claro para mim se o algoritmo de aprendizado do PAC (que usa essas muitas amostras) é adequado ou impróprio? Nos livros de Kearns e Vazirani, bem como Anthony e Biggs, parece que...
Dana Angluin ( 1987 ; pdf ) define um modelo de aprendizado com perguntas sobre membros e questões teóricas (contra-exemplos a uma função proposta). Ela mostra que uma linguagem regular representada por um DFA mínimo de estados pode ser aprendida em tempo polinomial (onde as funções propostas são...
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 ) = min f ∈ C e r r ( f , D )e r r ( f, D ) = Pr( x , y) ∼ D[ f( X ) ≠ y]err(f,D)=Pr(x,y)∼D[f(x)≠y]err(f,D) = \Pr_{(x,y) \sim D}[f(x) \neq y]O PT( C, D ) = minf∈...
Minha pergunta é um pouco genérica, então estou inventando uma boa história para justificá-la. Tenha paciência comigo se não for realista ;-) História X, chefe do departamento de segurança de computadores de uma grande empresa, é um pouco paranóico: ele exige que todos os funcionários alterem...
Angluin e Laird ('88) formalizaram o aprendizado com dados corrompidos aleatoriamente no modelo "PAC com ruído de classificação aleatória" (ou ruído barulhento). Esse modelo é semelhante ao aprendizado do PAC , exceto que os rótulos dos exemplos dados ao aluno estão corrompidos (invertidos),...
Os dados do mundo real às vezes têm um número natural de clusters (tentar agrupá-los em um número menor de clusters do que um k mágico causará um aumento dramático no custo de cluster). Hoje assisti a uma palestra do Dr. Adam Meyerson e ele se referiu a esse tipo de dados como "dados...
Especificamente, estou pedindo recursos para aprender sobre sistemas de aprendizado de máquina que podem atualizar suas respectivas redes de crenças (ou equivalente) durante a operação. Eu já encontrei alguns, embora não os tenha marcado como favorito. Como você pode imaginar, é um tópico bastante...
Qual é o resultado do estado da arte sobre a complexidade das consultas de fórmulas 2-DNF apropriadas para o aprendizado do PAC com consultas de amostra e com distribuição uniforme ? Ou algum limite não trivial? Como não estou familiarizado com a teoria da aprendizagem e essa pergunta é motivada...
Primeiro de tudo, ainda não tenho certeza se a história está bem adaptada para essa pergunta, por isso não ficarei ofendida se a multidão achar que não é o caso ... No marketing de mecanismos de pesquisa, vários problemas são interessantes. O desenho de mecanismos de leilão justos (e lucrativos) e...
Vamos definir uma classe de funções sobre um conjunto de bits. Corrija duas distribuições p , q que são "razoavelmente" diferentes uma da outra (se desejar, a distância variacional é pelo menos ϵ ou algo semelhante).nnnp , qp,qp, qϵϵ\epsilon Agora, cada função nesta classe é definida por um...
Quais classificadores de aprendizado de máquina são os mais paralelizáveis? Se você tivesse um problema de classificação difícil, tempo limitado, mas uma LAN decente de computadores para trabalhar, com quais classificadores você tentaria? Por um lado, parece-me com alguns classificadores padrão...
Recentemente, tenho lido um número decente de artigos do CoLT. Embora eu não lute com os trabalhos individuais (pelo menos não mais do que normalmente luto com outros trabalhos teóricos), não sinto que tenha uma boa compreensão ampla do campo como um todo. Existe um texto padrão, pesquisas ou...
É sabido que, para a aprendizagem clássica do PAC, exemplos de são necessários para obter um erro vinculado a whp, onde é a dimensão VC da classe conceitual.ε dΩ ( d/ ε)Ω(d/ε)\Omega(d/\varepsilon)εε\varepsilonddd Sabe-se que exemplos de são necessários no caso agnóstico?Ω ( d/...
Estou bastante familiarizado com a teoria por trás do VC-Dimension, mas agora estou analisando os recentes (últimos 10 anos) avanços na teoria estatística da aprendizagem: médias (locais) de Rademacher, lema de classe finita de Massart, números de cobertura, encadeamento, Dudley's Teorema,...
Suponha que eu tenha pontos em . Isso induz um diagrama de Voronoi. Se eu atribuir a cada um dos pontos um rótulo , eles induzirão uma função binária em . Pergunta: qual é a dimensão VC de todas essas funções binárias possíveis induzidas por alguns pontos e alguma rotulagem desses...
As florestas aleatórias têm uma reputação entre os praticantes de estar entre as técnicas de classificação mais eficazes. No entanto, não os encontramos muito na literatura teórica da aprendizagem, da qual suponho uma ausência de resultados teóricos profundos. Se alguém quisesse mergulhar nessa...
Quero dizer especificamente famílias de idiomas que admitem seqüências arbitrariamente longas - não conjunções sobre n bits ou listas de decisão ou qualquer outra linguagem "simples" contida em {0,1} ^ n. Estou perguntando sobre as linguagens regulares "teóricas dos autômatos", em oposição às...
Meu desejo é descrever a complexidade do tempo de várias abordagens de agrupamento. Por exemplo, suponha que tenhamos pontos de dados em m espaço dimensional.nnnmmm Suponha-se ainda que a matriz de pares de dissimilaridade de n x n dimensões já é calculado e que já passou S ( m ⋅ n 2 ) passos....