Estaba tratando de encontrar un sistema que evaluara los estatutos de una organización para determinar su lógica subyacente. Creo que un sistema de predicado de primer orden funcionaría para representar las reglas, que podrían traducirse del texto a través del etiquetado de parte del discurso y...
Una vez tuve un veterano en mi curso que creó un algoritmo que sugería recetas de cocina. Al principio, saldrían todo tipo de recetas locas. Luego, ella entrenaría el algoritmo de cocina con recetas reales y eventualmente sugeriría muy buenas. Creo que ella usó algo relacionado con el Teorema de...
Supongamos que se nos dan dos números y y que queremos encontrar para 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 El algoritmo ingenuo simplemente verifica todos los pares posibles; por ejemplo en ruby tendríamos: def max_xor(l, r) max = 0...
Actualmente estoy leyendo sobre aprendizaje automático y me preguntaba cómo aplicarlo para jugar Connect Four . Mi intento actual es un clasificador multiclase simple que utiliza un modelo de función sigmoide y el método uno contra todos. En mi opinión, las características de entrada deben ser el...
Un predictor de Naive Bayes hace sus predicciones usando esta fórmula: PAG( Y= yEl | X= x ) = α P( Y= y) ∏yoPAG( Xyo= xyoEl | Y= y)PAG(Y=yEl |X=X)=αPAG(Y=y)∏yoPAG(Xyo=XyoEl |Y=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) donde es un factor de normalización. Esto requiere estimar los...
Es un hecho bien conocido que "la correlación no es igual a la causalidad", pero el aprendizaje automático parece basarse casi por completo en la correlación. Estoy trabajando en un sistema para estimar el rendimiento de los estudiantes en preguntas basadas en sus actuaciones pasadas. A diferencia...
Soy nuevo en el aprendizaje automático. He leído varios documentos en los que han empleado el aprendizaje profundo para diversas aplicaciones y han usado el término "previo" en la mayoría de los casos de diseño de modelos, digamos anterior en la estimación de la postura del cuerpo humano. ¿Alguien...
¿Alguien podría explicarme las diferencias y similitudes entre el aprendizaje automático y las identificaciones del sistema? ¿Son estos solo dos nombres de la misma cosa? En esta página , dicen: El aprendizaje automático y las comunidades de identificación del sistema se enfrentan a problemas...
He visto algunas preguntas en este sitio sobre Deep Dream, sin embargo, ninguna de ellas parece hablar realmente de lo que está haciendo DeepDream, específicamente. Por lo que he deducido, parecen haber cambiado la función objetivo, y también han cambiado la propagación hacia atrás para que, en...
Estoy usando redes neuronales para predecir una serie temporal. La pregunta que estoy enfrentando ahora es cómo codifico la fecha / hora / número de serie. de cada conjunto de entrada como entrada a la red neuronal? ¿Debo usar 1 de la codificación C (utilizada para codificar categorías) como se...
Dados dos conjuntos de cadenas sobre el alfabeto , ¿podemos calcular el autómata determinista de estado finito (DFA) más pequeño de modo que y ?A , BUN,siA,BΣΣ\SigmaMETROMETROMA ⊆ L ( M)UN⊆L(METRO)A \subseteq L(M)L ( M) ⊆ Σ∗∖ BL(METRO)⊆Σ∗∖siL(M) \subseteq \Sigma^*\setminus B En otras palabras,...
Estoy construyendo un categorizador de texto para oraciones cortas. Además de decirle al usuario "la categoría del texto que ingresó es C", quiero poder explicar por qué tomé esta decisión, de una manera breve y comprensible. Por ejemplo, no quiero decirle al usuario "Pongo tu oración en una red...
La idea principal de k-Nearest-Neighbor tiene en cuenta los puntos más cercanos y decide la clasificación de los datos por mayoría de votos. Si es así, entonces no debería tener problemas en los datos de dimensiones superiores porque los métodos como el hashing sensible a la localidad pueden...
En el trabajo, se me ha encomendado la tarea de inferir cierta información sobre un lenguaje dinámico. Reescribo secuencias de declaraciones en letexpresiones anidadas , así: 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...
Hace poco leí una entrada de blog realmente interesante del Blog de Google Research sobre redes neuronales. Básicamente usan estas redes neuronales para resolver varios problemas como el reconocimiento de imágenes. Utilizan algoritmos genéticos para "evolucionar" los pesos de los...
Debido a la naturaleza de la pregunta, tengo que incluir mucha información de fondo (porque mi pregunta es: ¿cómo puedo reducir esto?) Dicho esto, se puede resumir (según mi leal saber y entender) como: ¿Qué métodos existen para encontrar óptimos locales en espacios de búsqueda combinatoria...
Estoy implementando un algoritmo Naive Bayes para la categorización de texto con suavizado laplaciano. El problema que tengo es que la probabilidad se acerca a cero porque estoy multiplicando muchas fracciones pequeñas. Por lo tanto, la probabilidad finalmente produce cero. Esto se debe a que hay...
Estoy aprendiendo la clasificación SVM y encuentro un problema. No estoy seguro de si este dilema tiene una terminología para ello. Supongamos que nos gustaría clasificar a los pacientes por SVM a partir de las muestras de personas sanas (de ambos sexos) y personas con cáncer de hígado (de ambos...
Mi principal preocupación es si la programación genética es un campo activo de investigación, con algunas aplicaciones prometedoras en la práctica. Parece que en el campo del aprendizaje automático, las redes neuronales son la palabra de moda principal, con menciones en las principales noticias de...
¿Por qué los pesos iniciales de las redes neuronales se inicializan como números aleatorios? Había leído en alguna parte que esto se hace para "romper la simetría" y esto hace que la red neuronal aprenda más rápido. ¿Cómo la ruptura de la simetría hace que aprenda más rápido? ¿No sería una mejor...