J'essayais de trouver un système qui évaluerait les règlements administratifs d'une organisation afin de déterminer leur logique sous-jacente. Je pense qu'un système de prédicat de premier ordre fonctionnerait pour représenter les règles, qui pourraient être traduites du texte via le balisage d'une...
J'ai eu une fois un vétéran dans mon cours qui a créé un algorithme qui suggérerait des recettes de cuisine. Au début, toutes sortes de recettes folles sortaient. Ensuite, elle entraînerait l'algorithme de cuisine avec de vraies recettes et éventuellement il en proposerait de très bonnes. Je crois...
Supposons que l'on nous donne deux nombres et et que nous voulons trouver pour 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 L'algorithme naïf vérifie simplement toutes les paires possibles; par exemple en rubis, nous aurions: def max_xor(l, r) max = 0...
Je lis actuellement sur l'apprentissage automatique et je me suis demandé comment l'appliquer à la lecture de Connect Four . Ma tentative actuelle est un classifieur multiclasse simple utilisant un modèle de fonction sigmoïde et la méthode one-vs-all. À mon avis, les caractéristiques d'entrée...
Un prédicteur Naive Bayes fait ses prédictions en utilisant cette formule: P( O= y| X= x ) = α P( O= y) ∏jeP( Xje= xje| Oui= y)P(Oui=y|X=X)=αP(Oui=y)∏jeP(Xje=Xje|Oui=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) où est un facteur de normalisation. Cela nécessite d'estimer les paramètres partir...
C'est un fait bien connu que «la corrélation n'est pas égale à la causalité», mais l'apprentissage automatique semble être presque entièrement basé sur la corrélation. Je travaille sur un système pour estimer les performances des étudiants sur des questions basées sur leurs performances passées....
Je suis nouveau dans l'apprentissage automatique. J'ai lu plusieurs articles dans lesquels ils ont utilisé l'apprentissage en profondeur pour diverses applications et j'ai utilisé le terme "avant" dans la plupart des cas de conception de modèle, disons avant dans l'estimation de la pose du corps...
Quelqu'un pourrait-il m'expliquer les différences et similitudes entre l'apprentissage automatique et l'identification des systèmes? S'agit-il seulement de deux noms de la même chose? Dans cette page , ils disent: Les communautés d'apprentissage automatique et d'identification de systèmes sont...
J'ai vu quelques questions sur ce site à propos de Deep Dream, mais aucune d'entre elles ne semble réellement parler de ce que fait DeepDream, en particulier. Pour autant que je sache, ils semblent avoir changé la fonction objectif et également changé la rétropropagation de sorte qu'au lieu de...
J'utilise des réseaux de neurones pour prédire une série chronologique. La question à laquelle je suis confronté maintenant est de savoir comment encoder la date / l'heure / le numéro de série. de chaque jeu d'entrée comme entrée du réseau neuronal? Dois-je utiliser 1 du codage C (utilisé pour les...
Étant donné deux ensembles de chaînes sur l'alphabet , pouvons-nous calculer le plus petit automate déterministe à états finis (DFA) tel que et ?A , 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 En d'autres termes, représente un ensemble...
Je construis un catégoriseur de texte pour les phrases courtes. En plus de dire à l'utilisateur "la catégorie du texte que vous avez entré est C", je veux pouvoir expliquer pourquoi j'ai pris cette décision, de manière courte et compréhensible. Par exemple, je ne veux pas dire à l'utilisateur "J'ai...
L'idée principale de k-voisin le plus proche prend en compte les points les plus proches et décide de la classification des données par vote majoritaire. Si tel est le cas, il ne devrait pas avoir de problèmes dans les données de dimension supérieure, car des méthodes telles que le hachage sensible...
Au travail, j'ai été chargé de déduire des informations de type sur un langage dynamique. Je réécris des séquences d'instructions en imbriquéeslet expressions , comme ceci: 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...
J'ai récemment lu une entrée de blog très intéressante de Google Research Blog sur le réseau neuronal. Fondamentalement, ils utilisent ces réseaux de neurones pour résoudre divers problèmes comme la reconnaissance d'image. Ils utilisent des algorithmes génétiques pour "faire évoluer" les poids des...
En raison de la nature de la question, je dois inclure beaucoup d'informations de base (parce que ma question est: comment puis-je restreindre cela?) Cela dit, cela peut être résumé (à ma connaissance) comme: Quelles méthodes existent pour trouver des optimums locaux sur des espaces de recherche...
J'implémente un algorithme Naive Bayes pour la catégorisation de texte avec lissage laplacien. Le problème que j'ai est que la probabilité approche de zéro parce que je multiplie de nombreuses petites fractions. Par conséquent, la probabilité donne finalement zéro. En effet, il y a plusieurs mots...
J'apprends la classification SVM et je rencontre un problème. Je ne sais pas si ce dilemme a une terminologie. Supposons que nous aimerions classer les patients par SVM compte tenu des échantillons de personnes en bonne santé (des deux sexes) et de personnes atteintes d'un cancer du foie (des deux...
Ma principale préoccupation est de savoir si la programmation génétique est un domaine de recherche actif, avec quelques applications prometteuses dans la pratique. Il semble que dans le domaine de l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones soient le principal mot à la mode, avec des...
Pourquoi les poids initiaux des réseaux de neurones sont-ils initialisés sous forme de nombres aléatoires? J'avais lu quelque part que cela est fait pour "briser la symétrie" et que le réseau neuronal apprend plus vite. Comment briser la symétrie permet-elle d'apprendre plus rapidement? Est-ce que...