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最後のN個の数値の加重合計
ストリームで数値を受け取っているとします。各数値を受信した後、最後の数値の加重合計を計算する必要があります。加重は常に同じですが、任意です。NNN 計算を支援するためにデータ構造を保持することが許可されている場合、これはどの程度効率的に実行できますか?よりも良いこと、つまり数字を受け取るたびに合計を再計算することはできますか?Θ(N)Θ(N)\Theta(N) 例:重みがます。ある時点で、最後の数値のリストと、加重和ます。W=⟨w1,w2,w3,w4⟩W=⟨w1,w2,w3,w4⟩W= \langle w_1, w_2, w_3, w_4\rangleNNNL1=⟨a,b,c,d⟩>L1=⟨a,b,c,d⟩>L_1= \langle a, b, c, d \rangle>S1=w1∗a+w2∗b+w3∗c+w4∗dS1=w1∗a+w2∗b+w3∗c+w4∗dS_1=w_1*a+w_2*b+w_3*c+w_4*d 別の番号を受け取ったら、リストを更新してをし、を計算する必要があります。eeeL2=⟨b,c,d,e⟩L2=⟨b,c,d,e⟩L_2= \langle b,c,d,e\rangleS2=w1∗b+w2∗c+w3∗d+w4∗eS2=w1∗b+w2∗c+w3∗d+w4∗eS_2=w_1*b+w_2*c+w_3*d+w_4*e FFTを使用した検討 この問題の特殊なケースは、高速フーリエ変換を使用することで効率的に解決できるようです。ここでは、倍数で加重和を計算します。言い換えれば、数値を受け取り、対応する加重和を計算することができます。これを行うには、過去の数(合計が既に計算されている)と、合計個の新しい数が必要です。SSSNNNNNNNNNN−1N−1N-1NNN2N−12N−12N-1 この入力数のベクトルと重みベクトル、係数を逆にして多項式との係数を定義する場合、積はaからまでの係数を持つ多項式が、求める重み付き和になります。これらは、時間でFFTを使用して計算できます。これにより、入力数ごとのΘ(\ log(N))時間の平均が得られます。WWWP(x)P(x)P(x)Q(x)Q(x)Q(x)QQQP(x)×Q(x)P(x)×Q(x)P(x)\times Q(x)xN−1xN−1x^{N-1}x2N−2x2N−2x^{2N-2}Θ(N∗log(N))Θ(N∗log⁡(N))\Theta(N*\log (N))Θ(log(N))Θ(log⁡(N))Θ(\log (N)) ただし、新しい数値が受信されるたびに加重和を効率的に計算する必要があるため、これは前述の問題の解決策ではありません。計算を遅らせることはできません。

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要素が変化したときの逆行列の計算
行列Aが与えられた場合。逆行列聞かせてAがであるA - 1(あり、A A - 1 = I)。Aの 1つの要素が変更されたと仮定します(a i jをa ' i jにしましょう)。目的は、この変更後にA − 1を見つけることです。この目的を見つける方法は、逆行列を最初から再計算するよりも効率的です。n×nn×nn \times nAA\mathbf{A}AA\mathbf{A}A−1A−1\mathbf{A}^{-1}AA−1=IAA−1=I\mathbf{A}\mathbf{A}^{-1} = \mathbf{I}AA\mathbf{A}aijaija _{ij}a′ijaij′a' _{ij}A−1A−1\mathbf{A}^{-1}

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パーセプトロンは忘れることができますか?
ユーザーが分類されたサンプルを継続的に追加し、モデルをオンラインで更新できるオンラインWebベースの機械学習システムを構築したいと思います。パーセプトロンまたは同様のオンライン学習アルゴリズムを使用したいと思います。 しかし、ユーザーは間違いを犯し、無関係な例を挿入する場合があります。その場合、例のセット全体でパーセプトロンを再トレーニングすることなく、特定の例を削除するオプションが必要です(非常に大きい場合があります)。 これは可能ですか?


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プレイヤーが遅れて参加したときの公平なケーキカット
公平なケーキカット問題に関する通常の声明では、人のプレーヤー全員が同時にシェアを獲得すると想定しています。ただし、多くの場合、プレーヤーは段階的に到着します。たとえば、ケーキをn人のプレーヤーに分割する場合がありますが、新しいプレーヤーが到着し、シェアを求めています。んnnんnn 通常、フェアケーキの分割には多くの労力が必要です(たとえば、プレーヤーの数が多い場合は、プレーヤーが多くのクエリに回答する必要があります)。 追加の労力を最小限に抑えて(つまり、ケーキを最初から再配布するよりも大幅に少ない労力で)、n + 1プレイヤーにケーキの新しい区分を作成するために、プレイヤー以上の既存のケーキ区分を使用することは可能ですか?んnnn + 1n+1n+1
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