Ich habe versucht, ein System zu entwickeln, das die Satzung einer Organisation bewertet, um die zugrunde liegende Logik zu bestimmen. Ich denke, ein Prädikatsystem erster Ordnung würde für die Darstellung der Regeln funktionieren, die aus dem Text mittels Part-of-Speech-Tagging und anderen...
Ich hatte einmal einen Veteranen in meinem Kurs, der einen Algorithmus entwickelte, der Kochrezepte vorschlug. Zuerst würden alle möglichen verrückten Rezepte herauskommen. Dann würde sie den Garalgorithmus mit echten Rezepten trainieren und schließlich sehr gute vorschlagen. Ich glaube, sie hat...
Ich lese gerade über maschinelles Lernen und überlege, wie ich es auf das Spielen von Connect Four anwenden kann . Mein aktueller Versuch ist ein einfacher Klassifikator für mehrere Klassen, der ein Sigmoid-Funktionsmodell und die Ein-gegen-Alles-Methode verwendet. Meiner Meinung nach müssen die...
Nehmen wir an, wir haben zwei Zahlen lll und und wollen für l \ le i, \, j \ le r finden .max ( i ⊕ j ) l ≤ i ,rrrmax(i⊕j)max(i⊕j)\max{(i\oplus j)}l≤i,j≤rl≤i,j≤rl\le i,\,j\le r Der naive Algorithmus überprüft einfach alle möglichen Paare; Zum Beispiel in Ruby hätten wir: def max_xor(l, r) max = 0...
Ein Naive Bayes-Prädiktor macht seine Vorhersagen mit dieser Formel: P( Y= y| X= x ) = α P( Y= y) ∏ichP( Xich= xich| Y.= y)P(Y.=y|X=x)=αP(Y.=y)∏ichP(Xich=xich|Y.=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) wobei ein normalisierender Faktor ist. Dies erfordert das Abschätzen der Parameter aus...
Es ist allgemein bekannt, dass "Korrelation nicht gleich Kausalität ist", aber maschinelles Lernen scheint fast ausschließlich auf Korrelation zu beruhen. Ich arbeite an einem System, um die Leistung von Schülern auf der Grundlage ihrer bisherigen Leistungen zu schätzen. Im Gegensatz zu anderen...
Ich habe auf dieser Site einige Fragen zu Deep Dream gesehen, aber keine von ihnen scheint tatsächlich darüber zu sprechen, was DeepDream speziell tut. Soweit ich festgestellt habe, scheinen sie die Zielfunktion und auch die Backpropagation geändert zu haben, sodass sie das Eingabebild...
Ich benutze neuronale Netze, um eine Zeitreihe vorherzusagen. Die Frage, mit der ich jetzt konfrontiert bin, ist, wie ich Datum / Uhrzeit / Seriennummer codiere. jedes Eingangssatzes als Eingang für das neuronale Netzwerk? Soll ich 1 von C verwenden kodieren (verwendet für die Codierung von...
Ich bin neu im maschinellen Lernen. Ich habe mehrere Artikel gelesen, in denen sie Deep Learning für verschiedene Anwendungen eingesetzt haben und in den meisten Fällen des Modelldesigns den Begriff "Prior" verwendet haben, beispielsweise in der Posenschätzung des menschlichen Körpers. Kann jemand...
Kann mir jemand die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen maschinellem Lernen und Systemidentifikationen erklären? Sind das nur zwei Namen der gleichen Sache? Auf dieser Seite heißt es: Communitys für maschinelles Lernen und Systemidentifizierung stehen vor ähnlichen Problemen, wenn ein Modell...
Ich baue einen Textkategorisierer für kurze Sätze. Ich möchte dem Benutzer nicht nur mitteilen, dass die Kategorie des von Ihnen eingegebenen Textes C ist, sondern auch kurz und verständlich erklären können, warum ich diese Entscheidung getroffen habe. Zum Beispiel möchte ich dem Benutzer nicht...
Können wir bei zwei Mengen von Strings über dem Alphabet Σ den kleinsten deterministischen Finite-State-Automaten (DFA) M so berechnen, dass A ⊆ L ( M ) und L ( M ) ⊆ Σ ∗ ∗ B ?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 Mit anderen Worten,...
Die Hauptidee von k-Nearest-Neighbor berücksichtigt die nächstgelegenen Punkte und entscheidet über die Klassifizierung der Daten mit Stimmenmehrheit. Wenn ja, sollte es keine Probleme mit höherdimensionalen Daten geben, da Methoden wie lokalitätssensitives Hashing die nächsten Nachbarn effizient...
Bei der Arbeit wurde ich beauftragt, einige Typinformationen über eine dynamische Sprache abzuleiten. Ich schreibe Folgen von Anweisungen in verschachtelte letAusdrücke um, wie folgt: 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 =>...
Mein Hauptanliegen ist, ob die genetische Programmierung ein aktives Forschungsfeld mit einigen vielversprechenden Anwendungen in der Praxis ist. Es scheint, als ob im Bereich des maschinellen Lernens die neuronalen Netze das Hauptwort sind, mit Erwähnungen in den heutigen Mainstream-Nachrichten,...
Ich habe kürzlich einen wirklich interessanten Blogeintrag aus dem Google Research Blog gelesen, in dem es um neuronale Netze geht. Grundsätzlich nutzen sie diese neuronalen Netze zur Lösung verschiedener Probleme wie der Bilderkennung. Sie verwenden genetische Algorithmen, um die Gewichte der...
Ich implementiere einen Naive Bayes-Algorithmus für die Textkategorisierung mit Laplace-Glättung. Das Problem, das ich habe, ist, dass sich die Wahrscheinlichkeit Null nähert, weil ich viele kleine Brüche multipliziere. Daher ergibt die Wahrscheinlichkeit schließlich Null. Dies liegt daran, dass...
Ich lerne die SVM-Klassifizierung und stoße auf ein Problem. Ich bin mir nicht sicher, ob dieses Dilemma eine Terminologie dafür hat. Angenommen, wir möchten Patienten anhand der Stichproben von gesunden Menschen (beiderlei Geschlechts) und Menschen mit Leberkrebs (beiderlei Geschlechts) nach SVM...
Aufgrund der Art der Frage muss ich viele Hintergrundinformationen hinzufügen (da meine Frage lautet: Wie kann ich diese eingrenzen?). Sie kann jedoch (nach bestem Wissen) wie folgt zusammengefasst werden: Welche Methoden gibt es, um lokale Optima in extrem großen kombinatorischen Suchräumen zu...
Ich untersuche das PAC-Lernen (Computational Learning Theory) als Anfänger ohne Vorkenntnisse in maschinellem Lernen / KI. Ich untersuche das Modell hauptsächlich aus historischer Sicht. Das Wichtigste dabei sind natürlich die modellbasierten Ergebnisse. Es gibt genügend Papiere, die diese...