Я хотел бы создать онлайн-систему машинного обучения, где пользователи могут постоянно добавлять классифицированные образцы и обновлять модель в режиме онлайн. Я хотел бы использовать персептрон или аналогичный алгоритм онлайн-обучения. Но пользователи могут ошибаться и вставлять не относящиеся к...
Однажды в моем курсе был ветеран, который создал алгоритм, который предлагал бы рецепты приготовления. Сначала, все виды сумасшедших рецептов вышли бы. Затем она обучит алгоритм приготовления пищи реальным рецептам, и в итоге он предложит очень хорошие. Я полагаю, что она использовала что-то,...
В настоящее время я читаю о машинном обучении и удивляюсь, как применить его в игре Connect Four . Моя текущая попытка - простой мультиклассовый классификатор, использующий модель сигмоидальной функции и метод «один против всех». По моему мнению, входные функции должны быть состоянием (диск плеера...
Предположим, нам даны два числа и и мы хотим найти для .lllrrrmax(i⊕j)max(i⊕j)\max{(i\oplus j)}l≤i,j≤rl≤i,j≤rl\le i,\,j\le r Наивный алгоритм просто проверяет все возможные пары; например, в ruby у нас будет: def max_xor(l, r) max = 0 (l..r).each do |i| (i..r).each do |j| if (i ^ j > max) max...
Наивный байесовский предиктор делает свои прогнозы, используя эту формулу: P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) где - нормализующий фактор. Это требует оценки параметров P ( X i = x i | Y = y ) по данным. Если мы сделаем...
Общеизвестно, что «корреляция не равна причинности», но машинное обучение, кажется, почти полностью основано на корреляции. Я работаю над системой оценки успеваемости учащихся по вопросам, основанным на их прошлых выступлениях. В отличие от других задач, таких как поиск в Google, это не похоже на...
На этом сайте я видел несколько вопросов о Deep Dream, однако ни один из них, по-видимому, фактически не говорит о том, что конкретно делает DeepDream. Насколько я понял, они, похоже, изменили целевую функцию, а также изменили обратное распространение, так что вместо обновления весов они обновляют...
Может ли кто-нибудь объяснить мне различия и сходства между машинным обучением и идентификацией системы? Это только два названия одного и того же? На этой странице они говорят: Сообщества машинного обучения и системной идентификации сталкиваются с похожими проблемами, когда нужно строить модель из...
Я новичок в машинном обучении. Я прочитал несколько статей, в которых они использовали глубокое обучение для различных применений и использовали термин «предшествующий» в большинстве случаев проектирования модели, скажем, предварительный при оценке позы человеческого тела. Может кто-нибудь...
Я использую нейронные сети для прогнозирования временных рядов. Вопрос, с которым я сейчас сталкиваюсь, заключается в том, как кодировать дату / время / серийный номер. каждого входа, установленного в качестве входа в нейронную сеть? Должен ли я использовать кодирование 1 из C (используется для...
Учитывая два набора строк над алфавитом Σ , можем ли мы вычислить наименьший детерминированный конечный автомат (DFA) M такой, что A ⊆ L ( M ) и L ( M ) ⊆ Σ ∗ ∖ B ?А , БA,ВA,BΣΣ\SigmaMMMA ⊆ L ( M)A⊆L(M)A \subseteq L(M)Л ( М) ⊆ Σ*∖ BL(M)⊆Σ*∖ВL(M) \subseteq \Sigma^*\setminus B Другими словами,...
Я строю текст на классификатор коротких фраз. В дополнение к сообщению пользователю «категория введенного вами текста - C», я хочу кратко и понятно объяснить, почему я принял это решение. Например, я не хочу говорить пользователю: «Я поместил ваше предложение в сложную трехслойную нейронную сеть, и...
На работе мне было поручено вывести некоторую информацию о типах динамического языка. Я переписываю последовательности операторов во вложенные letвыражения, например так: return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let x = y in Z if x then T else F; Z => if x then {...
Основная идея к-ближайших соседей учитывает ближайших точек и определяет классификацию данных большинством голосов. Если это так, то он не должен иметь проблемы в более высоких размерности данных , поскольку такие методы , как н.п. чувствительное хеширование могут эффективно находить ближайшие...
Я изучаю классификацию SVM и сталкиваюсь с проблемой. Я не уверен, что у этой дилеммы есть терминология для этого. Предположим, мы хотели бы классифицировать пациентов по SVM, учитывая образцы здоровых людей (обоих полов) и людей с раком печени (обоих полов). Если мы помечаем выборку здоровых людей...
Моя главная проблема заключается в том, является ли генетическое программирование активной областью исследований с некоторыми многообещающими приложениями на практике. Похоже, что в области машинного обучения нейронные сети являются основным модным словом, о котором сегодня упоминается в основных...
Недавно я прочитал действительно интересную запись в блоге Google Research Blog, рассказывающую о нейронной сети. В основном они используют эту нейронную сеть для решения различных задач, таких как распознавание изображений. Они используют генетические алгоритмы, чтобы «развить» веса аксонов. В...
Из-за характера вопроса, я должен включить много справочной информации (потому что мой вопрос: как мне сузить это?). Тем не менее, это можно обобщить (насколько мне известно) как: Какие существуют методы поиска локальных оптимумов в чрезвычайно больших комбинаторных пространствах поиска? Фон В...
Я реализую Наивный алгоритм Байеса для категоризации текста с лапласовским сглаживанием. У меня проблема в том, что вероятность приближается к нулю, потому что я умножаю много маленьких дробей. Следовательно, вероятность в конечном итоге дает ноль. Это потому, что в документах и учебных наборах...
Почему начальные веса нейронных сетей инициализируются как случайные числа? Я где-то читал, что это делается для того, чтобы «нарушить симметрию», и это ускоряет обучение нейронной сети. Как нарушение симметрии делает обучение быстрее? Разве инициализация весов в 0 не будет лучшей идеей? Таким...