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NP完全問題とは何ですか？なぜそれがコンピュータサイエンスでそれほど重要なトピックなのでしょうか。

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

TheanoまたはTensorflowでニューラルネットワークをトレーニングすると、エポックごとに「損失」と呼ばれる変数が報告されます。 この変数をどのように解釈すればよいですか？損失が大きいほど良くなったり悪くなったりしますか、それとも私のニューラルネットワークの最終的なパフォーマンス（精度）にはどのような意味がありますか？

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

休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 2年前休業。 この質問を改善する 期待値最大化（EM）は、データを分類するための一種の確率的手法です。分類器でない場合は、誤りがあれば訂正してください。 このEM技術の直感的な説明は何ですか？expectationここには何があり、何があるのmaximizedでしょうか。

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

私はニューラルネットワークをゼロから構築しようとしています。すべてのAI文献全体で、ネットワークの収束を速くするために、重みを乱数に初期化する必要があるというコンセンサスがあります。 しかし、なぜニューラルネットワークの初期の重みが乱数として初期化されるのでしょうか。 これは「対称性を壊す」ために行われ、これによりニューラルネットワークの学習が速くなることをどこかで読んだことがあります。対称性を壊すことで、学習がどのように速くなりますか？ 重みを0に初期化した方がいいでしょうか？そのようにして、重みはそれらの値（正または負にかかわらず）をより速く見つけることができますか？ 初期化時に重みが最適値に近いことを期待することとは別に、重みをランダム化する背後にある他の基本的な哲学はありますか？

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

サイズのグリッドがあるN X Mは。一部のセルは「0」で示される島であり、他のセルは水です。各ウォーターセルには、そのセルに作成された橋のコストを示す番号が付いています。すべての島を接続できる最小コストを見つける必要があります。セルがエッジまたは頂点を共有している場合、そのセルは別のセルに接続されます。 この問題を解決するためにどのアルゴリズムを使用できますか？N、Mの値が非常に小さい場合、たとえばNxM <= 100の場合、ブルートフォースアプローチとして何を使用できますか？ 例：指定された画像で、緑色のセルは島を示し、青色のセルは水を示し、水色のセルはブリッジを作成する必要があるセルを示します。したがって、次の画像の場合、答えは17になります。 最初は、すべての島をノードとしてマークし、島のすべてのペアを最短のブリッジで接続することを考えました。次に、問題を最小スパニングツリーに減らすことができますが、このアプローチでは、エッジがオーバーラップしている場合を見逃しました。たとえば、次の画像では、任意の2つの島の間の最短距離は7（黄色でマーク）であるため、最小スパニングツリーを使用すると答えは14になりますが、答えは11（水色でマーク）になります。

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

0で満たされた5x5の行列があるとしましょう。 myMatrix <- matrix(rep(0, 25), ncol = 5) それでは、1から5までの整数のトリプレットを選びましょう。 triplet <- c(1,2,3) このトリプレットのすべての組み合わせについて、次の関数を使用して、マトリックスに1を追加します。 addCombinationsToMatrix <- function(.matrix, .triplet){ indexesToChange <- as.matrix(expand.grid(.triplet, .triplet)) .matrix[indexesToChange] <- .matrix[indexesToChange] + 1 .matrix } 関数を使用して、 myMatrix [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 0 0 0 0 0 [2,] 0 0 0 0 0 [3,] 0 0 …

8 r  algorithm  mathematical-optimization 

JuMPを使用して、2つの曲線（どちらも3次関数に属する）を一連の点にフィットさせる必要があります。 1つのカーブのフィッティングを実行しましたが、2つのカーブを同じデータセットにフィッティングするのに苦労しています。 ポイントをカーブに分配できれば、つまり各ポイントが1度しか使用できなければ、以下のようにできると思いましたが、うまくいきませんでした。（私はもっと複雑なものを使うことができることを知っています、私はそれを単純に保ちたいです。） これは私の現在のコードの一部です： # cubicFunc is a two dimensional array which accepts cubicFunc[x,degree] @variable(m, mult1[1:4]) // 0:3 because it's cubic @variable(m, mult2[1:4]) // 0:3 because it's cubic @variable(m, 0 <= includeIn1[1:numOfPoints] <= 1, Int) @variable(m, 0 <= includeIn2[1:numOfPoints] <= 1, Int) # some kind of hack to force one …

8 julia  regression  mathematical-optimization  curve-fitting  julia-jump