Scienza del computer

4

Reti neurali artificiali in evoluzione per la risoluzione dei problemi NP

Di recente ho letto un post di blog davvero interessante dal blog di ricerca di Google che parla della rete neurale. Fondamentalmente usano queste reti neurali per risolvere vari problemi come il riconoscimento delle immagini. Usano algoritmi genetici per "evolvere" i pesi degli assoni. Quindi sostanzialmente la mia idea è …

10 machine-learning np neural-networks p-vs-np genetic-algorithms

2

Dati Generale MV / 8000 virtù di "Nessun bit di modalità"

Sto leggendo "L'anima di una nuova macchina" di Tracy Kidder in cui un team di Data General progetta una nuova macchina (nome in codice "Eagle", in seguito chiamato MV / 8000). È un'estensione a 32 bit di un'architettura precedente (Eclipse a 16 bit). Uno dei temi ruotanti sembra essere quello …

10 computer-architecture

1

Il significato del fattore di sconto sull'apprendimento per rinforzo

Dopo aver letto i risultati di google deepmind sui giochi di Atari , sto cercando di capire q-learning e q-networks, ma sono un po 'confuso. La confusione sorge nel concetto del fattore di sconto. Breve riassunto di ciò che ho capito. Una rete neurale convoluzionale profonda viene utilizzata per stimare …

10 artificial-intelligence neural-networks reinforcement-learning

1

Un Earley Parser può essere trasformato in un parser fuzzy simile al Levenshtein Automata Algo per DFA?

C'è un modo per eseguire l'analisi fuzzy (accetta le stringhe anche con errori di battitura a una certa distanza di modifica), con un DFA e un Automi Levenshtein costruito in fase di esecuzione della parola di input. Si può fare qualcosa di simile con un parser Earley? Sto trovando difficile …

10 algorithms context-free finite-automata parsers string-metrics

2

Quanto più grande può essere un automa LR (1) per una lingua rispetto all'automa LR (0) corrispondente?

In un parser LR (0), ogni stato è costituito da una raccolta di elementi LR (0), che sono produzioni annotate con una posizione. In un parser LR (1), ogni stato è costituito da una raccolta di elementi LR (1), che sono produzioni annotate con una posizione e un carattere lookahead. …

10 context-free parsers lr-k

3

Algoritmi per minimizzare gli automi Moore

L'algoritmo di Brzozowski può essere esteso agli automi Moore ma la sua complessità temporale è esponenziale in generale. Esiste un altro algoritmo per ridurre al minimo gli automi Moore? Quali sono i tempi di esecuzione di questi algoritmi?

10 reference-request automata optimization finite-automata transducers

1

Significato di "posizione positiva" e "posizione negativa" nella teoria dei tipi?

Che cosa significa "in posizione positiva" e "in posizione negativa" nel contesto della teoria dei tipi? L'unica cosa che ho capito dal post sul blog di Bob Harper sull'argomento è che esiste una connessione tra polarità in questo senso nella teoria dei tipi e polarità nella logica, ma non so …

10 type-theory

1

Come può una macchina di Turing universale simulare quelle "più grandi"?

Sto cercando di trovare le risposte a due domande sulla Universal Turing machine. In che modo la macchina Universal Turing può simulare una macchina Turing se quella che viene simulata ha un numero maggiore di stati? Come può la macchina Universal Turing simulare una macchina Turing se quella che viene …

10 computability turing-machines simulation turing-completeness

1

Ci sono problemi naturali completi di

So che il problema della formula booleana quantificato per una formula dove ϕ non contiene quantificatori e solo le variabili x 1 , … , x n , y 1 , … , y n è un esempio di un problema completo Π P 2 . Tuttavia, mi chiedo se …

10 complexity-classes

1

Conversione da DNF a CNF: facile o difficile

In relazione al thread Dimostrando che la conversione da CNF a DNF è NP-Hard (e un thread matematico correlato ): Che ne dici dell'altra direzione, da DNF a CNF? È facile o difficile? A pagina 2 di questo articolo , sembrano suggerire che entrambe le direzioni sono ugualmente difficili quando …

10 complexity-theory logic satisfiability normal-forms

1

Ottimizzazione matematica su una funzione rumorosa

Sia una funzione abbastanza carina (ad esempio, continua, differenziabile, non troppi massimi locali, forse concava, ecc.). Voglio trovare un massimo di f : un valore x ∈ R d che rende f ( x ) il più grande possibile.f:Rd→Rf:Rd→Rf:\mathbb{R}^d \to \mathbb{R}fffx∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^df(x)f(x)f(x) Se avessi una procedura per valutare precisione …

10 optimization approximation

4

Trovare un testimone può essere NP-difficile anche se sappiamo già che ce n'è uno?

Gli esempi comuni di problemi NP-difficili (cricca, 3-SAT, copertura dei vertici, ecc.) Sono del tipo in cui non sappiamo se la risposta è "sì" o "no" in anticipo. Supponiamo di avere un problema in cui sappiamo che la risposta è sì, inoltre possiamo verificare un testimone in tempo polinomiale. Possiamo …

10 complexity-theory np-hard search-problem

2

Questo problema di ottimizzazione combinatoria è simile a qualche problema noto?

Il problema è il seguente: Abbiamo una matrice / griglia di numeri bidimensionali, ognuno dei quali rappresenta qualche "vantaggio" o "profitto". Abbiamo anche due numeri interi fissi e (per "larghezza" e "altezza".) E un numero intero fisso .h nwwwhhhnnn Vogliamo ora sovrapporre rettangoli di dimensioni sulla griglia in modo tale …

10 algorithms optimization combinatorics approximation

4

Esiste un metodo per l'analisi automatica del runtime degli algoritmi?

Mi chiedo, esiste un metodo per l'analisi automatica del runtime che funziona almeno su un sottoinsieme rilevante di algoritmi (algoritmi che possono essere analizzati)? Ho cercato su Google "Analisi algoritmica automatica" che mi ha dato questo, ma è troppo complicato. Voglio solo un semplice esempio in psuedocode che posso capire. …

10 algorithms algorithm-analysis reference-request runtime-analysis

1

Cosa significa spazio sublineare per le macchine di Turing?

È stato provato che il problema di decidere se un input è un palindromo richiede spazio su una macchina Turing. Tuttavia, anche la memorizzazione dell'input occupa spazio quindi ciò non significa che tutte le macchine Turing richiedano spazio ?Ω(logn)Ω(log⁡n)\Omega(\log n)nnnΩ(n)Ω(n)\Omega(n) Ovviamente, non c'è contraddizione qui, dal momento che qualsiasi funzione …

10 turing-machines space-complexity