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Gibt es Verbesserungen an Dana Angluins Algorithmus zum Erlernen regulärer Mengen?

In ihrer wegweisenden Arbeit von 1987 präsentiert Dana Angluin einen polynomialen Zeitalgorithmus zum Lernen eines DFA aus Mitgliedschaftsabfragen und theoretischen Abfragen (Gegenbeispiele zu einem vorgeschlagenen DFA). Sie zeigt, dass, wenn Sie versuchen, einen minimalen DFA mit Zuständen zu lernen , und Ihr größtes Beispiel die Länge m hat , Sie …

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Anpassung des neuronalen Netzwerks

Ich habe gelegentlich neuronale Netze (Back Propagation Networks) mit einigen ziemlich komplizierten Datensätzen (Backgammon-Positionen und OCR) trainiert. Dabei scheint es, dass ein Großteil der Arbeit darin besteht, verschiedene Konfigurationen der Netzwerke auszuprobieren, um die optimale Konfiguration für das Lernen zu finden. Oft gibt es einen Kompromiss zwischen kleinen Netzen, die …

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Parallele Rechtecke der PAC-Lernachse

Ich versuche den Beweis zu verstehen, dass die achsparallelen Rechtecke im realisierbaren Fall PAC-lernbar sind. Dies bedeutet, dass gegebenϵ,δϵ,δ\epsilon, \delta Mit genügend Daten können wir eine Funktion finden hhh so dass P[error>ϵ]≤δP[error>ϵ]≤δ\mathbb{P}\left[\text{error} > \epsilon\right] \leq \delta Hier kann Fehler als die Wahrscheinlichkeit angesehen werden, mit unserer gewählten Funktion einen Fehler …

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Als «learning-theory» getaggte Fragen