Als «neural-networks» getaggte Fragen

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Maschinelles Lernen Golf: Multiplikation
Ich möchte dieser Community eine andere Art von Golfherausforderung vorschlagen: (Künstliche) Neuronale Netze sind sehr beliebte Modelle des maschinellen Lernens, die so entworfen und trainiert werden können, dass sie sich einer bestimmten (normalerweise unbekannten) Funktion annähern. Sie werden oft verwendet, um hochkomplexe Probleme zu lösen, die wir nicht algorithmisch lösen …
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Kann ein neuronales Netzwerk Primzahlen erkennen?
Hintergrund Das Erkennen der Primalität scheint für (künstliche) neuronale Netze schlecht geeignet zu sein. Der universelle Approximationssatz besagt jedoch, dass neuronale Netze jede kontinuierliche Funktion approximieren können, so dass es insbesondere möglich sein sollte, jede beliebige endlich unterstützte Funktion darzustellen. Versuchen wir also, alle Primzahlen unter den ersten Millionen Zahlen …
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Sortieren mit einem neuronalen Netzwerk
Die vorherigen Herausforderungen im Bereich des Golfsports mit neuronalen Netzen ( dies und das ) haben mich zu einer neuen Herausforderung inspiriert: Die Herausforderung Finden Sie das kleinste neuronale Feedforward-Netzwerk, sodass bei einem beliebigen 4-dimensionalen Eingabevektor mit ganzzahligen Einträgen in das Netzwerk ausgibt mit einem Koordinatenfehler von weniger als .( …
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Finden Sie die größte Wurzel eines Polynoms mit einem neuronalen Netzwerk
Die Herausforderung Finden Sie das kleinste neuronale Feedforward-Netzwerk so, dass das Netzwerk bei einem beliebigen dreidimensionalen Eingabevektor mit ganzzahligen Einträgen in die größte (dh "positivste") Wurzel der ausgibt Polynom mit einem Fehler, der streng kleiner als .(a,b,c)(a,b,c)(a,b,c)[−10,10][−10,10][-10,10]x3+ax2+bx+cx3+ax2+bx+cx^3+ax^2+bx+c0.10.10.1 Zulässigkeit Der Begriff der Zulässigkeit in meiner vorherigen Herausforderung zum Golfspielen mit neuronalen …
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