Pertanyaan yang diberi tag «neural-networks»

5
Golf Pembelajaran Mesin: Perkalian
Saya ingin mengusulkan berbagai tantangan golf untuk komunitas ini: (Buatan) Jaringan Saraf Tiruan adalah model pembelajaran mesin yang sangat populer yang dapat dirancang dan dilatih untuk memperkirakan fungsi apa pun (biasanya tidak diketahui). Mereka sering digunakan untuk memecahkan masalah yang sangat kompleks yang kita tidak tahu bagaimana menyelesaikan secara algoritmik …

2
Bisakah jaringan saraf mengenali bilangan prima?
Latar Belakang Mengenali keutamaan sepertinya tidak cocok untuk jaringan saraf (buatan). Namun, teorema aproksimasi universal menyatakan bahwa jaringan saraf dapat mendekati setiap fungsi kontinu, jadi khususnya harus dimungkinkan untuk merepresentasikan fungsi yang didukung secara halus seperti yang diinginkan. Jadi mari kita coba mengenali semua bilangan prima di antara jutaan angka …

1
Sortir dengan jaringan saraf
Tantangan golf neural net sebelumnya ( ini dan itu ) menginspirasi saya untuk mengajukan tantangan baru: Tantangan Temukan jaringan neural feedforward terkecil sehingga, diberikan setiap vektor input 4-dimensi (a,b,c,d)(a,b,c,d)(a,b,c,d) dengan entri integer di [−10,10][−10,10][-10,10] , output jaringan sort(a,b,c,d)sort(a,b,c,d)\textrm{sort}(a,b,c,d) dengan kesalahan koordinat-bijaksana benar-benar lebih kecil dari 0.50.50.5 . Tidak dapat diterima …

2
Temukan akar polinomial terbesar dengan jaringan saraf
Tantangan Temukan jaringan neural feedforward terkecil sehingga, diberikan setiap vektor input 3 dimensi (a,b,c)(a,b,c)(a,b,c) dengan entri integer di [−10,10][-10,10][-10,10] , jaringan menghasilkan akar terbesar (yaitu, "paling positif") dari polinomial dengan kesalahan lebih kecil dari .x3+ax2+bx+cx3+Sebuahx2+bx+cx^3+ax^2+bx+c0.10,10.1 Tidak dapat diterima Gagasan penerimaan dalam tantangan golf saraf saya sebelumnya tampak agak membatasi, jadi …
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.