Preguntas etiquetadas con machine-learning

La fórmula de dimensión Vapnik – Chervonenkis (VC) para redes neuronales varía de O ( E)O(E)O(E) a O ( E2)O(E2)O(E^2) , con O ( E2V2)O(E2V2)O(E^2V^2) en el peor de los casos, donde miEE es el número de aristas y VVV es el número de nodos El número de muestras de …

87 machine-learning  vc-dimension 

Mientras se discuten algunos temas de nivel de introducción hoy, incluido el uso de algoritmos genéticos; Me dijeron que la investigación realmente se ha ralentizado en este campo. La razón dada fue que la mayoría de las personas se están centrando en el aprendizaje automático y la minería de datos. …

45 machine-learning  data-mining  evolutionary-computing  history 

En su artículo seminal de 1987, Dana Angluin presenta un algoritmo de tiempo polinómico para aprender un DFA a partir de consultas de membresía y consultas teóricas (contraejemplos a un DFA propuesto). Ella muestra que si está tratando de aprender un DFA mínimo con estados, y su contraejemplo más grande …

33 algorithms  learning-theory  machine-learning 

Las redes backprop totalmente conectadas (al menos capa a capa con más de 2 capas ocultas) son aprendices universales. Desafortunadamente, a menudo son lentos para aprender y tienden a ajustarse demasiado o tienen generalizaciones incómodas. Al perder el tiempo con estas redes, he observado que podar algunos de los bordes …

29 machine-learning  network-topology  neural-networks 

Tengo curiosidad por determinar un enfoque para abordar un algoritmo de "amigos sugeridos". Facebook tiene una función en la que le recomendará personas que cree que puede conocer. Estos usuarios normalmente (excluyendo los casos extremos en los que un usuario recomienda específicamente a un amigo ) tienen una red muy …

29 algorithms  machine-learning  modelling  social-networks 

Wikipedia, así como otras fuentes que he encontrado, enumeran el voidtipo de C como un tipo de unidad en lugar de un tipo vacío. Esto me parece confuso, ya que me parece que se voidajusta mejor a la definición de un tipo vacío / inferior. No habito valores void, por …

28 type-theory  c  logic  modal-logic  coq  equality  coinduction  artificial-intelligence  computer-architecture  compilers  asymptotics  formal-languages  asymptotics  landau-notation  asymptotics  turing-machines  optimization  decision-problem  rice-theorem  algorithms  arithmetic  floating-point  automata  finite-automata  data-structures  search-trees  balanced-search-trees  complexity-theory  asymptotics  amortized-analysis  complexity-theory  graphs  np-complete  reductions  np-hard  algorithms  string-metrics  computability  artificial-intelligence  halting-problem  turing-machines  computation-models  graph-theory  terminology  complexity-theory  decision-problem  polynomial-time  algorithms  algorithm-analysis  optimization  runtime-analysis  loops  turing-machines  computation-models  recurrence-relation  master-theorem  complexity-theory  asymptotics  parallel-computing  landau-notation  terminology  optimization  decision-problem  complexity-theory  polynomial-time  counting  coding-theory  permutations  encoding-scheme  error-correcting-codes  machine-learning  natural-language-processing  algorithms  graphs  social-networks  network-analysis  relational-algebra  constraint-satisfaction  polymorphisms  algorithms  graphs  trees 

Actualmente estoy jugando con pronósticos de series de tiempo (específicamente para Forex). He visto algunos artículos científicos sobre las redes de estado de eco que se aplican al pronóstico de Forex. ¿Existen otros buenos algoritmos de aprendizaje automático para este propósito? También sería interesante extraer patrones "rentables" de la serie …

28 reference-request  machine-learning  artificial-intelligence 

Estoy tratando de entender los métodos de agrupamiento. Lo que creo que entendí: En el aprendizaje supervisado, los datos de categorías / etiquetas a los que se les asigna se conocen antes del cálculo. Por lo tanto, las etiquetas, clases o categorías se están utilizando para "aprender" los parámetros que …

28 machine-learning  data-mining  clustering 

Tengo un conjunto de pares. Cada par tiene la forma (x, y) de modo que x, y pertenecen a enteros del rango [0,n). Entonces, si n es 4, entonces tengo los siguientes pares: (0,1) (0,2) (0,3) (1,2) (1,3) (2,3) Ya tengo las parejas. Ahora, tengo que construir una combinación usando …

28 algorithms  graphics  data-structures  computational-geometry  operating-systems  process-scheduling  algorithms  sorting  database-theory  relational-algebra  finite-model-theory  logic  automata  linear-temporal-logic  buchi-automata  complexity-theory  np-complete  decision-problem  machine-learning  algorithms  pattern-recognition  logic  formal-languages  formal-grammars  context-free 

He estudiado mucho esto, y dicen que sobreajustar las acciones en el aprendizaje automático es malo, sin embargo, nuestras neuronas se vuelven muy fuertes y encuentran las mejores acciones / sentidos por los que pasamos o evitamos, además se pueden reducir / incrementar de mal / bueno por malos o …

27 machine-learning  statistics 

Uno de los hiperparámetros para las redes LSTM es la temperatura. ¿Qué es?

25 machine-learning  neural-networks 

¿Cuál es la diferencia entre una red neuronal, un sistema de aprendizaje profundo y una red de creencias profundas? Como recuerdo, su red neuronal básica es una especie de 3 capas, y he descrito a Deep Belief Systems como redes neuronales apiladas una encima de la otra. Hasta hace poco …

23 machine-learning  neural-networks  boltzmann-machine 

Los Eagles son un supergrupo de rock de los años 70 y 80, responsables de clásicos como el Hotel California . Tienen dos sonidos bastante distintivos, uno donde el guitarrista Joe Walsh está presente (por ejemplo, en Life in the Fast Lane ) y otro donde está ausente. Las últimas …

23 machine-learning  modelling 

Entiendo la teoría detrás de las redes bayesianas, y me pregunto qué se necesita para construir una en la práctica. Digamos para este ejemplo, que tengo una red Bayesiana (dirigida) de 100 variables aleatorias discretas; cada variable puede tomar uno de hasta 10 valores. ¿Debo almacenar todos los nodos en …

22 data-structures  machine-learning 

Esta pregunta se migró de Intercambio de pila de inteligencia artificial porque se puede responder en el intercambio de pila de informática. Migrado hace 5 años . En la mayoría de las implementaciones de algoritmos genéticos, el enfoque está en el cruce y la mutación. Pero de alguna manera, la …

20 machine-learning  genetic-algorithms