คำถามติดแท็ก mathematical-optimization

ปัญหา NP-complete คืออะไร? ทำไมมันถึงเป็นหัวข้อสำคัญในสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์?

429 algorithm  language-agnostic  mathematical-optimization  theory  np-complete 

เมื่อฉันฝึกโครงข่ายประสาทเทียมด้วย Theano หรือ Tensorflow พวกเขาจะรายงานตัวแปรที่เรียกว่า "การสูญเสีย" ต่อยุค ฉันควรตีความตัวแปรนี้อย่างไร การสูญเสียที่สูงขึ้นนั้นดีขึ้นหรือแย่ลงหรือความหมายของประสิทธิภาพขั้นสุดท้าย (ความถูกต้อง) ของเครือข่ายประสาทของฉันคืออะไร

202 machine-learning  neural-network  mathematical-optimization  deep-learning  objective-function 

ปิด . คำถามนี้จะต้องมีมากขึ้นมุ่งเน้น ขณะนี้ยังไม่ยอมรับคำตอบ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้เน้นไปที่ปัญหาเดียวโดยแก้ไขโพสต์นี้เท่านั้น ปิดให้บริการใน2 ปีที่ผ่านมา ปรับปรุงคำถามนี้ Expectation Maximization (EM) เป็นวิธีการที่น่าจะเป็นประเภทหนึ่งในการจำแนกข้อมูล กรุณาแก้ไขฉันถ้าฉันผิดถ้าไม่ใช่ลักษณนาม คำอธิบายที่เข้าใจง่ายเกี่ยวกับเทคนิค EM นี้คืออะไร? ที่expectationนี่คืออะไรและเป็นmaximizedอย่างไร

109 machine-learning  cluster-analysis  data-mining  mathematical-optimization  expectation-maximization 

ปิด. คำถามนี้ไม่เป็นไปตามหลักเกณฑ์กองมากเกิน ขณะนี้ยังไม่ยอมรับคำตอบ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้เป็นหัวข้อสำหรับ Stack Overflow ปิดให้บริการใน28 วันที่ผ่านมา ปรับปรุงคำถามนี้ ฉันกำลังพยายามสร้างเครือข่ายประสาทตั้งแต่เริ่มต้น ในวรรณคดี AI ทั้งหมดมีความเห็นตรงกันว่าน้ำหนักควรเริ่มต้นเป็นตัวเลขสุ่มเพื่อให้เครือข่ายมาบรรจบกันได้เร็วขึ้น แต่ทำไมน้ำหนักเริ่มต้นของโครงข่ายประสาทเทียมจึงเริ่มต้นเป็นตัวเลขสุ่ม ฉันเคยอ่านที่ไหนสักแห่งว่าสิ่งนี้ทำเพื่อ "ทำลายสมมาตร" และทำให้โครงข่ายประสาทเทียมเรียนรู้ได้เร็วขึ้น การทำลายสมมาตรทำให้เรียนรู้เร็วขึ้นได้อย่างไร จะไม่เริ่มต้นน้ำหนักเป็น 0 เป็นความคิดที่ดีกว่าหรือ? ด้วยวิธีนี้น้ำหนักจะสามารถหาค่า (ไม่ว่าจะเป็นบวกหรือลบ) ได้เร็วขึ้น? มีปรัชญาพื้นฐานอื่น ๆ ที่อยู่เบื้องหลังการสุ่มน้ำหนักนอกเหนือจากการหวังว่าค่าเหล่านี้จะอยู่ใกล้ค่าที่เหมาะสมที่สุดเมื่อเริ่มต้นหรือไม่?

105 machine-learning  neural-network  artificial-intelligence  mathematical-optimization  gradient-descent 

มีตารางของขนาดN x M เซลล์บางคนเป็นหมู่เกาะที่แสดงโดย '0' และคนอื่น ๆ ที่มีน้ำ เซลล์น้ำแต่ละเซลล์จะมีตัวเลขแสดงถึงต้นทุนของสะพานที่สร้างขึ้นบนเซลล์นั้น คุณต้องหาต้นทุนขั้นต่ำที่เกาะทั้งหมดสามารถเชื่อมต่อได้ เซลล์เชื่อมต่อกับเซลล์อื่นถ้ามันใช้ขอบหรือจุดสุดยอดร่วมกัน อัลกอริทึมใดที่สามารถใช้แก้ปัญหานี้ได้ สิ่งที่สามารถใช้เป็นแนวทางบังคับเดรัจฉานได้ถ้าค่าของ N, M น้อยมากให้พูดว่า NxM <= 100? ตัวอย่าง : ในภาพที่ระบุเซลล์สีเขียวระบุเกาะเซลล์สีน้ำเงินหมายถึงน้ำและเซลล์สีฟ้าอ่อนบ่งบอกเซลล์ที่ควรสร้างสะพาน ดังนั้นภาพต่อไปนี้คำตอบจะ17 เริ่มแรกฉันคิดว่าจะทำเครื่องหมายเกาะทั้งหมดเป็นโหนดและเชื่อมต่อเกาะทุกคู่ด้วยสะพานที่สั้นที่สุด จากนั้นปัญหาอาจลดลงเป็นต้นไม้ที่มีระยะห่างน้อยที่สุด แต่ด้วยวิธีนี้ฉันพลาดกรณีที่ขอบทับซ้อนกัน ตัวอย่างเช่นในภาพต่อไปนี้ระยะทางที่สั้นที่สุดระหว่างสองเกาะใด ๆ คือ7 (ทำเครื่องหมายด้วยสีเหลือง) ดังนั้นการใช้ต้นไม้ที่มีระยะห่างขั้นต่ำคำตอบจะเป็น14แต่คำตอบควรเป็น11 (ทำเครื่องหมายด้วยสีฟ้าอ่อน)

84 algorithm  dynamic-programming  mathematical-optimization  linear-programming  heuristics