Questions marquées «lg.learning»

Apprentissage automatique et théorie de l'apprentissage: apprentissage PAC, théorie de l'apprentissage algorithmique et aspects informatiques de l'inférence bayésienne et des modèles graphiques.

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Trouver l'expression régulière minimale est-il un problème NP-complet?
Je pense au problème suivant: je veux trouver une expression régulière qui correspond à un ensemble particulier de chaînes (par exemple, des adresses électroniques valides) et ne correspond à aucune autre (adresses électroniques non valides). Supposons que par expression régulière, nous entendons une machine à états finis bien définie. Je …
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Fonctions qui ne sont pas efficacement calculables mais qui peuvent être apprises
Nous savons que (voir, par exemple, les théorèmes 1 et 3 de [1]), en gros, dans des conditions appropriées, des fonctions qui peuvent être efficacement calculées par la machine de Turing en temps polynomial ("efficacement calculable") peuvent être exprimées par des réseaux de neurones polynomiaux avec des tailles raisonnables, et …
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Quelle est la complexité de distinguer un vrai spectre de Fourier d'un faux?
Une machine PHPHPH accès oracle à une fonction booléenne aléatoire f:{0,1}n→{−1,1}f:{0,1}n→{−1,1}f:\{0,1\}^n \to \{ -1,1 \} , et deux spectres de Fourier ggg et hhh . Le spectre de Fourier d'une fonction fff est défini comme F:{0,1}n→RF:{0,1}n→RF:\{0,1\}^n \to R : F(s)=∑x∈{0,1}n(−1)(s⋅xmod 2)f(x)F(s)=∑x∈{0,1}n(−1)(s⋅xmod 2)f(x)F(s)=\sum_{x\in\{0,1\}^n} (-1)^\left( s\cdot x \mod\ 2 \right) f(x) L'un …
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Le problème de Warren Buffett
Voici une abstraction d'un problème d'apprentissage en ligne / bandit sur lequel j'ai travaillé l'été. Je n'ai jamais vu un problème comme celui-ci auparavant, et cela semble assez intéressant. Si vous connaissez un travail connexe, j'apprécierais les références. Le problème Le réglage est celui des bandits multi-armés. Vous avez N …
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Regret interne dans l'optimisation convexe en ligne
L '"optimisation convexe en ligne" de Zinkevich ( http://www.cs.cmu.edu/~maz/publications/ICML03.pdf ) généralise les algorithmes d'apprentissage de la "minimisation des regrets" d'un paramètre linéaire à un paramètre convexe et donne un bon "regret externe" . Existe-t-il une généralisation similaire pour le regret interne? (Je ne suis pas totalement sûr de ce que …
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Meilleure complexité des requêtes de l'algorithme d'apprentissage Goldreich-Levin / Kushilevitz-Mansour
Quelle est la complexité de requête la plus connue de l'algorithme d'apprentissage Goldreich-Levin? Les notes de cours du blog de Luca Trevisan , Lemma 3, l'indiquent comme . Est-ce le plus connu en termes de dépendance à n ? Je serai particulièrement reconnaissant pour une référence à une source citable!O(1/ϵ4nlogn)O(1/ϵ4nlog⁡n)O(1/\epsilon^4 …
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Apprentissage des triangles dans l'avion
J'ai assigné à mes élèves le problème de trouver un triangle cohérent avec une collection de points dans , étiqueté avec . (Un triangle est cohérent avec l'échantillon étiqueté si contient tous les points positifs et aucun des points négatifs; par hypothèse, l'échantillon admet au moins 1 triangle cohérent).mmmR2R2\mathbb{R}^2±1±1\pm1TTTTTT Le …
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Algorithmes de modèle de requête statistique?
J'ai posé cette question dans des questions- réponses validées de manière croisée, mais il semble qu'elle soit beaucoup plus liée à CS qu'aux statistiques. Pouvez-vous me donner des exemples d'algorithmes d'apprentissage automatique qui apprennent des propriétés statistiques de l'ensemble de données et non des observations individuelles elles-mêmes, c'est-à-dire qui utilisent …
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Demande de référence: minimisation submodulaire et fonctions booléennes monotones
Contexte: En apprentissage automatique, nous travaillons souvent avec des modèles graphiques pour représenter des fonctions de densité de probabilité dimensionnelle élevée. Si nous rejetons la contrainte qu'une densité intègre (somme) à 1, nous obtenons une fonction d'énergie structurée graphiquement non normalisée . Supposons que nous ayons une telle fonction d'énergie, …
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