16

Tôi nghĩ rằng vấn đề này có thể được giải quyết với ML vì có một số thuộc tính của không gian đầu ra mà tôi muốn đạt được.Cách tạo ánh xạ hai chiều giữa không gian nhập và không gian hạn chế thưa thớt chiều cao hơn?

Sự cố: D1 < -> D2 trong đó D1 là không gian đầu vào và D2 ​​là không gian sao cho: D2 sẽ có chiều rộng hơn (theo thứ tự độ lớn) trong đó mỗi tham số được giới hạn ở số tự nhiên từ 0 đến N và có một xác suất P mà + -1 thay đổi thành một chiều ngẫu nhiên trong D2 sẽ không ảnh hưởng đến ánh xạ trở lại D1. Có một xác suất P2 rằng sự thay đổi như vậy sẽ chỉ ảnh hưởng đến một kích thước duy nhất trong D1, xác suất P3 rằng nó sẽ ảnh hưởng đến 2 kích thước, và các quy tắc khác ...

Mục tiêu là tạo một cách để ánh xạ cho phép việc áp dụng các thuật toán di truyền vào không gian D2 với lý do rằng đây là cách DNA hoạt động và nó rõ ràng là hiệu quả.

Thuật toán di truyền được áp dụng cho D1 có thể là vô ích nếu có mối quan hệ ẩn giữa các tham số, đó là lý do chính D2 cần thiết, nơi các mối quan hệ đó sẽ được thu nhỏ và nơi chúng tồn tại tác động trở lại D1 .

+1

Dường như với tôi bạn đang tìm kiếm một đại diện dư thừa. Trong lập trình di truyền, bạn có khá nhiều lựa chọn. Ví dụ như vậy sẽ là [ReNCoDe] (http://link.springer.com/article/10.1007/s10710-012-9160-y), thực tế có hai mức dự phòng. Việc đầu tiên xuất phát từ thực tế là dưới mui xe nó sử dụng một [Quy định nhân tạo mạng] (http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4419-8983-3_4#page-1) mà đạt được điều này dự phòng thông qua một quy tắc đa số để ánh xạ gen vào protein. Thứ hai là khi thuật toán ReNCoDe ánh xạ protein thành các hàm/thiết bị đầu cuối. – rll

+0

Một vài sản phẩm khai thác: đầu tiên, không thể theo dõi các sửa đổi ở các tầng trên chính xác đến các mức thấp hơn (nếu cần); thứ hai, có thể trong trường hợp này kích thước của các cấp trên là nhỏ hơn (thay vì lớn hơn). Tôi không hoàn toàn hiểu rằng một phần của câu hỏi – rll

Trả lời

5

Có vẻ như bạn đang tìm kiếm "mã sửa lỗi". Trong trường hợp này, D1 là biểu diễn đầu tiên của bạn, và D2 ​​là một mã dự phòng. Lý thuyết của các mã này cho phép bạn tính toán xác suất khôi phục biểu diễn chính xác, với kích thước của mã D2 và xác suất D2 bị hỏng.

Một tham chiếu thực sự tuyệt vời cho mã nhị phân mã sửa lỗi là Information Theory, Inference, and Learning Algorithms của David MacKay, đặc biệt là phần II. Lưu ý rằng đây không phải là chính xác những gì bạn muốn, như bạn đã đề cập các số tự nhiên từ 0 đến N, chứ không phải số nhị phân. Bạn cũng có thể tìm kiếm "mã sửa lỗi tương tự", có thể giúp bạn gần hơn với chính xác những gì bạn đang yêu cầu ở đây.

Về thuật toán di truyền, dường như chúng cũng có thể được áp dụng cho vấn đề khám phá các mã sửa lỗi lý tưởng, ví dụ: this paper.

Các vấn đề liên quan