«lg.learning» 태그된 질문

기계 학습 및 학습 이론 : PAC 학습, 알고리즘 학습 이론 및 베이지안 추론 및 그래픽 모델의 계산 측면.

4
최소 정규 표현식을 찾는 것이 NP-complete 문제입니까?
다음과 같은 문제를 생각하고 있습니다. 특정 문자열 집합 (예 : 유효한 전자 메일 주소)과 일치하고 다른 문자열과 일치하지 않는 (잘못된 전자 메일 주소) 정규식을 찾고 싶습니다. 정규식으로 정의 된 유한 상태 기계를 의미한다고 가정하면, 정확한 용어에 익숙하지 않지만 허용되는 표현 클래스에 동의합시다. 수동으로 표현식을 작성하는 대신 긍정적이고 부정적인 예를 제시하고자합니다. …
1
효율적으로 계산할 수 없지만 학습 가능한 기능
적절한 조건 하에서 튜링 머신이 다항식 시간 ( "효율적으로 계산 가능")으로 효율적으로 계산할 수있는 기능은 다항식 신경망에 의해 표현 될 수 있음을 대략적으로 말하면 (예 : [1]의 정리 1 및 3 참조) 합리적인 크기로, 따라서 모든 입력 분포 하에서 다항식 샘플 복잡성 ( "학습 가능")으로 학습 할 수 있습니다. 여기서 …
2
행렬의 부호 순위 근사
+ 1 행렬 A의 부호 랭크 -1 항목은 같은 부호 패턴 (갖는 행렬 B의 (레알 이상) 최소 랭크 인, 즉 I J B의 난의 J > 0 모든 I , j ). 이 개념은 의사 소통의 복잡성과 학습 이론에서 중요합니다.AijBij>0AijBij>0A_{ij}B_{ij}>0i,ji,ji,j 내 질문은 : 행렬의 부호 순위를 인수 내로 근사하는 알려진 …
3
다른 메트릭스에서의 부동산 테스트?
"속성 테스트"에 대한 많은 문헌이 있는데, 두 경우를 구별하기 위해 함수 에 적은 수의 블랙 박스 쿼리를 만드는 문제가 있습니다.에프: { 0 , 1 }엔→ Rf:{0,1}n→Rf\colon\{0,1\}^n \to R 에프ff 는 일부 함수 클래스 의 멤버입니다.기음C\mathcal{C} 에프ff 는 클래스의 모든 함수와 는 입니다.Cεε\varepsilon기음C\mathcal{C} 함수 의 범위 은 때때로 부울입니다. 이지만 항상 …
1
워렌 버핏 문제
다음은 여름에 진행 한 온라인 학습 / 적기 문제의 추상화입니다. 나는 전에 이와 같은 문제를 보지 못했고 꽤 흥미로워 보인다. 관련 작업에 대해 알고 있다면 참조 해 주셔서 감사합니다. 문제 설정은 다중 무기 적기의 설정입니다. 당신은 N 개의 무기를 가지고 있습니다. 각 팔 i는 보상을 통해 알 수는 없지만 고정 …
2
온라인 볼록 최적화의 내부 후회
Zinkevich의 "온라인 볼록 최적화"( http://www.cs.cmu.edu/~maz/publications/ICML03.pdf )는 선형 설정에서 볼록 설정까지 "후회 최소화"학습 알고리즘을 일반화하고 "외부 후회"를 제공합니다. . 내부 후회에 대해 비슷한 일반화가 있습니까? (나는 그것이 정확히 무엇을 의미하는지조차 확실하지 않습니다.)
2
내부의 학습 가능성 상태
임계 값 게이트를 통해 표현할 수있는 기능의 복잡성을 이해하려고 노력하고 있으며이를 통해 . 특히, 나는 해당 분야 의 전문가가 아니기 때문에 현재 T C 0 내부 학습에 대해 알려진 것에 관심 이 있습니다.TC0TC0\mathsf{TC}^0TC0TC0\mathsf{TC}^0 지금까지 내가 발견 한 것은 : 모든 C 0 을 통해 균일 한 분포 하에서 quasipolynomial 시간 …
3
멤버십 쿼리와 정확한 학습의 조합 특성
편집 : 일주일 동안 아무런 답변 / 의견을받지 못했기 때문에 문제에 대해 듣고 싶다고 덧붙이고 싶습니다. 나는 그 지역에서 일하지 않기 때문에 간단한 관찰이지만 그것을 알지 못할 수도 있습니다. "나는 그 지역에서 일하지만 이런 특성을 보지 못했다"와 같은 의견조차 도움이 될 것입니다! 배경: 학습 이론 (예 : PAC 학습, 온라인 …
1
Goldreich-Levin / Kushilevitz-Mansour 학습 알고리즘의 최상의 쿼리 복잡성
Goldreich-Levin 학습 알고리즘의 가장 잘 알려진 쿼리 복잡성은 무엇입니까? Luca Trevisan의 블로그 인 Lemma 3 의 강의 노트는 이를 합니다. 이것이 n 에 대한 의존성 측면에서 가장 잘 알려져 있습니까? 나는 인용 가능한 출처를 언급 한 것에 대해 특히 감사하게 생각합니다!O ( 1 / ϵ4N 로그n )영형(1/ϵ4엔로그⁡엔)O(1/\epsilon^4 n \log n)엔엔n …
2
평면에서 삼각형 학습
나는 학생들에게 ± 1로 표시된 R 2 의 포인트 모음과 일치하는 삼각형을 찾는 문제를 배정했습니다 . ( T 에 모든 양의 점과 음의 점이 모두 없는 경우 삼각형 T 는 레이블이 지정된 샘플과 일치 합니다 . 가정에 따라 샘플에는 최소한 하나의 일관된 삼각형이 허용됩니다).미디엄mmR2R2\mathbb{R}^2±1±1\pm1TTTTTT 그들이 (또는 I) 할 수있는 최선은 …
3
통계 쿼리 모델 알고리즘?
교차 검증 된 Q & A 로이 질문 을했지만 통계보다 CS와 관련이있는 것 같습니다. 당신이 날은 개별 관찰 자체가 고용 IE가 아닌 데이터 세트의 통계적 특성을 배울 기계 학습 알고리즘의 예 줄 수 통계 쿼리 모델을 ?
1
참조 요청 : 하위 모듈 최소화 및 모노톤 부울 함수
배경 : 기계 학습에서 종종 높은 차원 확률 밀도 함수를 나타 내기 위해 그래픽 모델 을 사용합니다. 밀도가 1에 통합되는 (제한) 제약 조건을 무시하면 정규화되지 않은 그래프 구조 에너지 함수를 얻게 됩니다 . 그래프 G = ( V , E ) 에 정의 된 에너지 함수 가 있다고 가정 합니다. …
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책과 개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.