প্রশ্ন ট্যাগ «lg.learning»

আমি নিম্নলিখিত সমস্যাটি নিয়ে ভাবছি: আমি একটি নিয়মিত ভাব প্রকাশ করতে চাই যা নির্দিষ্ট স্ট্রিংগুলির সাথে মেলে (যেমন বৈধ ইমেল ঠিকানাগুলির জন্য) এবং অন্যের সাথে মেলে না (অবৈধ ইমেল ঠিকানা)। ধরুন নিয়মিত প্রকাশের মাধ্যমে আমরা কিছু সংজ্ঞায়িত সীমাবদ্ধ রাষ্ট্রীয় মেশিনকে বোঝাতে চাইছি, আমি সঠিক পরিভাষাটির সাথে পরিচিত নই, তবে আসুন …

43 np-hardness  fl.formal-languages  lg.learning  regular-expressions 

আমরা জানি যে (দেখুন, উদাহরণস্বরূপ, [1] এর 1 এবং 3 এর উপপাদ্য), মোটামুটিভাবে উপযুক্ত অবস্থার অধীনে, বহু কার্যকালে টুরিং মেশিন দ্বারা দক্ষতার সাথে গণনা করা যেতে পারে এমন ফাংশনগুলি ("দক্ষতার সাথে গণনাযোগ্য") বহুবর্ষীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা প্রকাশ করা যেতে পারে যুক্তিসঙ্গত আকারের সাথে, এবং সুতরাং কোনও ইনপুট বিতরণের অধীনে বহুপদী …

28 cc.complexity-theory  np-hardness  machine-learning  turing-machines  lg.learning 

একটি PHPHPH মেশিন একটি র্যান্ডম বুলিয়ান ফাংশন ওরাকল প্রবেশাধিকার দেওয়া হয় f:{0,1}n→{−1,1}f:{0,1}n→{−1,1}f:\{0,1\}^n \to \{ -1,1 \} এবং দুটি ফুরিয়ার বর্ণালীতে ggg এবং hhh । একটি ফাংশন এর ফুরিয়ার বর্ণালীতে fff হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় 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) এক বা …

26 cc.complexity-theory  lg.learning  boolean-functions  fourier-analysis 

একটি ম্যাট্রিক্স একটি চিহ্ন পদে থেকে + 1 টি, -1 এন্ট্রি অন্তত ক্রম (reals বেশি) একটি ম্যাট্রিক্স বি যা (অর্থাত, হিসাবে একই চিহ্ন প্যাটার্ন রয়েছে হল সবার জন্য )। যোগাযোগ জটিলতা এবং শেখার তত্ত্বের ক্ষেত্রে এই ধারণাটি গুরুত্বপূর্ণ।AijBij>0AijBij>0A_{ij}B_{ij}>0i,ji,ji,j আমার প্রশ্নটি হ'ল: এমন কোনও পরিচিত (সুব এক্সফোনশিয়াল টাইম) অ্যালগরিদম যা ম্যাট্রিক্সের …

25 lg.learning  open-problem  communication-complexity  matrices 

"সম্পত্তি পরীক্ষার" উপর একটি বৃহত সাহিত্য রয়েছে - একটি ফাংশনে অল্প সংখ্যক ব্ল্যাক বক্সের প্রশ্ন তৈরি করার সমস্যা দুটি ক্ষেত্রে পার্থক্য করার জন্য:f:{0,1}n→Rf:{0,1}n→Rf\colon\{0,1\}^n \to R fff কিছু ক্রিয়াকলাপের সদস্য isCC\mathcal{C} fff হয় -far ক্লাসে যে ফাংশন থেকে ।εε\varepsilonCC\mathcal{C} ফাংশনটির ব্যাপ্তি কখনও কখনও বুলিয়ান হয়: , তবে সর্বদা হয় না।RRRR={0,1}R={0,1}R = …

20 reference-request  lg.learning  metrics  property-testing  black-box 

গ্রীষ্মে আমি যে অনলাইন লার্নিং / ডাকাত সমস্যা নিয়ে কাজ করেছিলাম তার বিমূর্ততা এখানে দেওয়া হল। আমি এর আগে কোনও সমস্যা দেখিনি এবং এটি বেশ আকর্ষণীয় দেখায়। আপনি যদি কোনও সম্পর্কিত কাজ সম্পর্কে জানেন তবে আমি উল্লেখগুলি প্রশংসা করব। সমস্যা সেটিংসটি হ'ল বহু-সশস্ত্র ডাকাত। তোমার হাতে এন। প্রতিটি বাহুতে পুরষ্কারের …

19 machine-learning  lg.learning  online-learning 

জিনকিভিচের "অনলাইন উত্তল অপ্টিমাইজেশন" ( http://www.cs.cmu.edu/~maz/publications/ICML03.pdf ) একটি অনুভূমিক সেটিং থেকে রৈখিক সেটিংস থেকে অ্যালগরিদম শেখার "আফস মিনিমাইজেশন" জেনারেলাইজ করে এবং ভাল "বাহ্যিক অনুশোচনা" দেয় । অভ্যন্তরীণ আক্ষেপের জন্য কি একই জাতীয়করণ রয়েছে? (এর ঠিক কী অর্থ হবে তাও আমি পুরোপুরি নিশ্চিত নই))

19 lg.learning  online-learning 

আমি প্রান্তিক গেটগুলির মাধ্যমে প্রকাশযোগ্য ক্রিয়াকলাপগুলির জটিলতা বোঝার চেষ্টা করছি এবং এটি আমাকে । বিশেষত, আমি টি সি 0 এর ভিতরে শেখার বিষয়ে বর্তমানে যা জানা তা আগ্রহী , কারণ আমি এই অঞ্চলের বিশেষজ্ঞ নই।TC0TC0\mathsf{TC}^0TC0TC0\mathsf{TC}^0 আমি এতদূর যা আবিষ্কার করেছি তা হ'ল: সকল মাধ্যমে সমবন্টন অধীনে quasipolynomial সময় শেখা যাবে …

16 cc.complexity-theory  reference-request  cr.crypto-security  lg.learning  boolean-functions 

বিবেচনা করুন (X,≤)(X,≤)(X, \leq) উপর একটি সসীম poset nnn আইটেম, এবং PPP উপর একটি অজানা একঘেয়ে সম্পৃক্ত XXX (অর্থাত, কোন xxx , y∈Xy∈Xy \in X , যদি P(x)P(x)P(x) এবং x≤yx≤yx \leq y তারপর P(y)P(y)P(y) )। আমি একটি নোড x ∈ এক্স সরবরাহ করে এবং পি ( এক্স ) রাখে কি …

15 ds.algorithms  lg.learning  partial-order  search-problem  order-theory 

সম্পাদনা: যেহেতু আমি এক সপ্তাহে কোনও প্রতিক্রিয়া / মন্তব্য পাইনি, তাই আমি যুক্ত করতে চাই যে আমি সমস্যা সম্পর্কে কিছু শুনে খুশি। আমি এলাকায় কাজ করি না, তাই এটি যদি একটি সাধারণ পর্যবেক্ষণ হয় তবে আমি এটি জানি না। এমনকি "আমি এই অঞ্চলে কাজ করি, তবে এর মতো চরিত্রায়ন আমি …

15 reference-request  machine-learning  lg.learning 

পটভূমি মধ্যে কার্যাবলী একটি শাস্ত্রীয় অ্যালগরিদম যে প্রয়োজন সঙ্গে quasipolynomial সময় পিএসি learnable হয় হে ( 2 ঠ ণ ছ ( এন ) হে ( ঘ ) ) এলোমেলোভাবে গভীরতা ঘ [1] এর একজন বর্তনী শিখতে প্রশ্নের চয়ন করা হয়েছে। যদি কোনও 2 এন ও ( 1 ) ফ্যাক্টরিং অ্যালগরিদম …

15 quantum-computing  lg.learning  machine-learning  open-problem  ne.neural-evol 

গোল্ডরিচ-লেভিন লার্নিং অ্যালগরিদমের সর্বাধিক পরিচিত কোয়েরি জটিলতা কী? লুকা ট্রেভিসনের ব্লগ লেমমা 3 এর লেকচার নোটগুলি এটিকে । এটি এর উপর নির্ভরতার ক্ষেত্রে সবচেয়ে বেশি পরিচিত ? একটি বিশেষ উত্সের রেফারেন্সের জন্য আমি বিশেষভাবে কৃতজ্ঞ থাকব!O(1/ϵ4nlogn)O(1/ϵ4nlog⁡n)O(1/\epsilon^4 n \log n)nnn সম্পর্কিত প্রশ্ন: কুশিলেভিটস-মনসুর লার্নিং অ্যালগরিদমের সর্বাধিক পরিচিত কোয়েরি জটিলতা কী?

14 cc.complexity-theory  reference-request  lg.learning  fourier-analysis 

আমি আমার শিক্ষার্থীদের , লেবেলযুক্ত পয়েন্টের সংকলনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ত্রিভুজ খুঁজে পাওয়ার সমস্যাটি নির্ধারণ করেছি । (একটি ত্রিভুজ হল সামঞ্জস্যপূর্ণ লেবেল নমুনা সঙ্গে যদি ধনাত্মক এবং ঋণাত্মক পয়েন্ট কেউই সব উপস্থিত রয়েছে; ধৃষ্টতা দ্বারা, নমুনা স্বীকার অন্তত 1 সামঞ্জস্যপূর্ণ ত্রিভুজ)।আর 2 ± 1 টি টিমিmmআর2R2\mathbb{R}^2। 1±1\pm1টিTTTTT তারা (বা আমি) সবচেয়ে …

13 cg.comp-geom  machine-learning  lg.learning  convex-geometry 

আমি এই প্রশ্নটি ক্রস যাচাইকৃত প্রশ্নোত্তরে জিজ্ঞাসা করেছি তবে মনে হয় এটি পরিসংখ্যানের তুলনায় সিএসের সাথে অনেক বেশি সম্পর্কিত। আপনি কি আমাকে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির উদাহরণ দিতে পারেন যা ডেটাসেটের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে স্বতন্ত্র পর্যবেক্ষণগুলি নয় বরং পরিসংখ্যানের ক্যোয়ারী মডেল নিয়োগ করে ?

13 lg.learning  machine-learning 

পটভূমি: মেশিন লার্নিংয়ে আমরা প্রায়শই উচ্চ মাত্রিক সম্ভাব্যতা ঘনত্বের কার্যকারিতা উপস্থাপনের জন্য গ্রাফিক্যাল মডেলগুলির সাথে কাজ করি । যদি আমরা একটি ঘনত্ব 1 (সংখ্যার) সাথে সংহত করে যে প্রতিবন্ধকতাটি বাতিল করি তবে আমরা একটি অস্বাভাবিক গ্রাফ-কাঠামোগত শক্তি ফাংশন পাই । ধরা যাক আমাদের একটি এনার্জি ফাংশন, , গ্রাফ সংজ্ঞায়িত করেছেন …

13 reference-request  machine-learning  lg.learning  boolean-functions