The majority problem is equivalent to the perceptron learning. For each $$a \in \mathbb{Z}_n$$ define a function $$m_a : \mathbb{Z}_2^N \rightarrow \mathbb{Z}_2$$ :
$$m_a(x)= \begin{cases} 1 & \text{ if } wt(a-x)\leq n/2 \\0 & \text{ otherwise } \end{cases}$$
Where wt is the weight of a bit-string (number of 1).
Alternatively we can write : $$ m_a(x) = \Theta (n/2 – wt(x-a) )$$.
»Un petit post pour vous donner des liens concernant le web sémantique. A l’origine ce thread sur Facebook : Semantic web courses.
Bien entend ce qui m’attire le plus c’est l’aspect machine learning, et donc je vous recommande le cours du MIT sur le machine leanring (voir lectures note pour les cours concrets).
»Le projet FLOWERS vise à attribuer à des robots une curiosité, et une envie intrinsèque de découverte. Les thématiques de ce projet couvrent le machine learning, l’apprentissage sémantique, et l’acquisition d’un langage. »