Chciałbym zbudować internetowy system uczenia maszynowego online, w którym użytkownicy mogą stale dodawać sklasyfikowane próbki i aktualizować model online. Chciałbym użyć perceptronu lub podobnego algorytmu uczenia się online. Jednak użytkownicy mogą popełniać błędy i wstawiać nieistotne...
Kiedyś miałem na kursie weterana, który stworzył algorytm, który sugerowałby przepisy kulinarne. Na początku pojawiły się wszelkiego rodzaju szalone przepisy. Następnie trenowała algorytm gotowania z prawdziwymi przepisami i ostatecznie sugerowałaby te bardzo dobre. Wydaje mi się, że użyła czegoś...
Obecnie czytam o uczeniu maszynowym i zastanawiałem się, jak zastosować go do gry w Connect Four . Moja obecna próba to prosty klasyfikator wieloklasowy wykorzystujący model funkcji sigmoid i metodę jeden na wszystkich. Moim zdaniem cechami wejściowymi musi być stan (dysk odtwarzacza 1, dysk...
Załóżmy, że otrzymaliśmy dwie liczby i i że chcemy znaleźć dla l \ le i, \, j \ le r .lllrrrmax(i⊕j)max(i⊕j)\max{(i\oplus j)}l≤i,j≤rl≤i,j≤rl\le i,\,j\le r Naiwny algorytm sprawdza po prostu wszystkie możliwe pary; na przykład w rubinie mielibyśmy: def max_xor(l, r) max = 0 (l..r).each do |i|...
Naiwny predyktor Bayesa dokonuje swoich przewidywań, używając tej formuły: P.( Y= y| X= x ) = α P( Y= y) ∏jaP.( Xja= xja| Y= y)P.(Y=y|X=x)=αP.(Y=y)∏jaP.(Xja=xja|Y=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) gdzie jest czynnikiem normalizującym. Wymaga to oszacowania parametrów P ( X i = x...
Powszechnie wiadomo, że „Korelacja nie jest równoznaczna z przyczynowością”, ale uczenie maszynowe wydaje się prawie w całości oparte na korelacji. Pracuję nad systemem do oceny wyników uczniów na podstawie pytań na podstawie ich poprzednich osiągnięć. W przeciwieństwie do innych zadań, takich jak...
Widziałem kilka pytań na tej stronie na temat Deep Dream, jednak żadne z nich nie mówi konkretnie o tym, co robi DeepDream. O ile się zebrałem, wydaje się, że zmienili funkcję celu, a także zmienili propagację wsteczną, tak że zamiast aktualizacji wag aktualizują obraz wejściowy. Zastanawiam się,...
Czy ktoś mógłby mi wyjaśnić różnice i podobieństwa między uczeniem maszynowym a identyfikacją systemu? Czy to tylko dwie nazwy tego samego? Na tej stronie mówią: Społeczności uczenia maszynowego i identyfikacji systemów mają do czynienia z podobnymi problemami, gdy trzeba zbudować model na...
Jestem nowy w uczeniu maszynowym. Przeczytałem kilka artykułów, w których wykorzystali głębokie uczenie się do różnych zastosowań i użyli terminu „wcześniej” w większości przypadków modelowych, powiedzmy wcześniej w ocenie ciała ludzkiego. Czy ktoś może wyjaśnić, co to właściwie znaczy. W...
Używam sieci neuronowych do przewidywania szeregów czasowych. Pytanie, przed którym teraz stoję, brzmi: jak zakodować datę / godzinę / numer seryjny. każdego zestawu wejściowego jako danych wejściowych do sieci neuronowej? Czy powinienem używać kodowania 1 C (używanego do kodowania kategorii), jak...
Biorąc pod uwagę dwa zbiory ciągów znaków nad alfabetem Σ , czy możemy obliczyć najmniejszy deterministyczny automat skończony (DFA) M taki, że A ⊆ L ( M ) i L ( M ) ⊆ Σ ∗ ∖ BA,BA,BA,BΣΣ\SigmaMMMA⊆L(M)A⊆L(M)A \subseteq L(M)L(M)⊆Σ∗∖BL(M)⊆Σ∗∖BL(M) \subseteq \Sigma^*\setminus B ? Innymi słowy,...
Buduję kategoryzator tekstowy dla krótkich zdań. Oprócz poinformowania użytkownika, że „kategoria wpisanego tekstu to C”, chcę móc wyjaśnić, dlaczego podjąłem tę decyzję, w krótki i zrozumiały sposób. Na przykład nie chcę powiedzieć użytkownikowi: „Umieściłem zdanie w złożonej trójwarstwowej...
W pracy miałem za zadanie wnioskować o pewnych typach informacji o dynamicznym języku. Przepisuję sekwencje instrukcji na letwyrażenia zagnieżdżone , tak jak poniżej: 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 { T;...
Główna idea k-Nearest-Neighbor uwzględnia najbliższych punktów i decyduje o klasyfikacji danych większością głosów. Jeśli tak, to nie powinno mieć problemów z danymi o wyższych wymiarach, ponieważ metody takie jak mieszanie wrażliwe na lokalizację mogą skutecznie znaleźć najbliższych...
Uczę się klasyfikacji SVM i napotykam problem. Nie jestem pewien, czy ten dylemat ma na to terminologię. Załóżmy, że chcielibyśmy sklasyfikować pacjenta według SVM na podstawie próbek zdrowych osób (obu płci) i osób z rakiem wątroby (obu płci). Jeśli oznaczymy osoby zdrowe jako próbki klasy 1, a...
Moim głównym zmartwieniem jest to, czy programowanie genetyczne jest aktywną dziedziną badań i ma obiecujące zastosowania w praktyce. Wydaje się, że w dziedzinie uczenia maszynowego sieci neuronowe są głównym hasłem, o których wspominają dziś główne wiadomości, ale nigdy nie słyszałem o podobnej...
Niedawno przeczytałem naprawdę ciekawy wpis na blogu Google Research Blog o sieci neuronowej. Zasadniczo wykorzystują te sieci neuronowe do rozwiązywania różnych problemów, takich jak rozpoznawanie obrazów. Używają algorytmów genetycznych do „ewolucji” ciężarów aksonów. Więc w zasadzie mój pomysł...
Ze względu na charakter pytania muszę podać wiele podstawowych informacji (ponieważ moje pytanie brzmi: jak to zawęzić?) To powiedziawszy, można je streścić (o ile wiem): Jakie metody istnieją, aby znaleźć lokalne optimum na bardzo dużych kombinatorycznych przestrzeniach poszukiwań? tło W...
Wdrażam algorytm Naive Bayesa do kategoryzacji tekstu z wygładzaniem Laplaciana. Problem, który mam, polega na tym, że prawdopodobieństwo zbliża się do zera, ponieważ mnożę wiele małych ułamków. Dlatego prawdopodobieństwo ostatecznie daje zero. Jest tak, ponieważ w dokumentach i zestawach...
Dlaczego początkowe wagi sieci neuronowych są inicjowane jako liczby losowe? Czytałem gdzieś, że ma to na celu „przełamanie symetrii”, a to przyspiesza naukę sieci neuronowej. W jaki sposób przełamanie symetrii sprawia, że uczy się szybciej? Czy zainicjowanie wag na 0 nie byłoby lepszym...