内德·H·比肖蒂。;埃尔查南·莫塞尔;莱恩·奥唐纳;罗科·A·塞韦迪奥。 从随机漫步中学习DNF。 （英语） Zbl 1093.68045号 J.计算。系统。科学。 71，第3期，250-265（2005）. 摘要：我们考虑了一个从（{0,1\}^{n}）上均匀随机行走生成的示例中学习布尔函数的模型。我们给出了一个多项式时间算法来学习该模型中的决策树和DNF公式。这是在自然被动学习模型中学习这些课程的第一个有效算法，学习者对学习示例的选择没有影响。 引用于2评论 MSC公司： 68问题32 计算学习理论 关键词：计算学习理论;噪声灵敏度;析取范式公式;地下城与勇士;随机游走 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.H.Bshouty}等人，《计算杂志》。系统。科学。71，第3号，250--265（2005；Zbl 1093.68045） 全文： DOI程序 参考文献： [1] D.Aldous，U.Vazirani，《Valiant学习模型的马尔科夫扩展》，载于：《第31届计算机科学基础研讨会论文集》，1990年，第392-396页。；D.Aldous，U.Vazirani，《Valiant学习模型的马尔科夫扩展》，载于《第31届计算机科学基础研讨会论文集》，1990年，第392-396页·Zbl 0826.68052号 [2] P.Bartlett，P.Fischer，K.U.Höffgen，《利用随机游动进行学习》，载《第七届计算学习理论年会论文集》，1994年，第318-327页。；P.Bartlett，P.Fischer，K.U.Höffgen，《利用随机行走进行学习》，载于《第七届计算学习理论年会论文集》，1994年，第318-327页。 [3] M.Bellare，《谱范数上界技术及其在学习中的应用》，载于：《计算学习理论第五届年度研讨会论文集》，1992年，第62-70页。；M.Bellare，《谱范数上界技术及其在学习中的应用》，载于：《计算学习理论第五届年度研讨会论文集》，1992年，第62-70页。 [4] 本杰米尼，I。；卡莱，G。；Schramm，O.，布尔函数的噪声敏感性及其在渗流中的应用，高等科学研究院。出版物。数学。，90，5-43（1999年）·Zbl 0986.60002号 [5] A.Blum，M.Furst，J.Jackson，M.Kearns，Y.Mansour，S.Rudich，《弱学习DNF和使用傅里叶分析表征统计查询学习》，载于：《第26届计算机理论年度研讨会论文集》，1994年，第253-262页。；A.Blum，M.Furst，J.Jackson，M.Kearns，Y.Mansour，S.Rudich，《弱学习DNF和使用傅里叶分析表征统计查询学习》，载于：《第26届计算机理论年度研讨会论文集》，1994年，第253-262页·Zbl 1345.68186号 [6] D.Boneh，R.Lipton，《均匀分布上弱学习的放大》，载《第六届计算学习理论年度研讨会论文集》，1993年，第347-351页。；D.Boneh，R.Lipton，《均匀分布上弱学习的放大》，载《第六届计算学习理论年度研讨会论文集》，1993年，第347-351页。 [7] Bshouty，N.，通过单调理论进行精确学习，Inform。计算。，123, 1, 146-153 (1995) ·Zbl 1096.68634号 [8] 北卡罗来纳州比肖蒂。；Feldman，V.，《关于使用扩展统计查询来避免成员查询》，J.Mach。学习研究，2359-395（2002）·Zbl 1007.68081号 [9] 北卡罗来纳州比肖蒂。；Jackson，J.，使用量子示例预言机学习均匀分布上的DNF，SIAM J.Compute。，28, 3, 1136-1153 (1999) ·Zbl 0918.68033号 [10] N.Bshouty，J.Jackson，C.Tamon，《在均匀分布下使用成员查询对DNF进行更有效的PAC学习》，载《第十二届计算学习理论年会论文集》，1999年，第286-295页。；N.Bshouty，J.Jackson，C.Tamon，《在均匀分布下利用成员查询实现DNF的更高效PAC学习》，载《第十二届计算学习理论年会论文集》，1999年，第286-295页·Zbl 1072.68087号 [11] 北卡罗来纳州比肖蒂。；J·杰克逊。；Tamon，C.，《均匀分布属性噪声可学习性》，Inform。计算。，187, 2, 277-290 (2003) ·Zbl 1076.68035号 [12] 北卡罗来纳州比肖蒂。；Tamon，C.，《关于单调函数的傅里叶谱》，J.Assoc.Compute。马赫数。，43, 4, 747-770 (1996) ·Zbl 0882.68060号 [13] 埃伦菲赫特，A。；Haussler，D.，从随机示例中学习决策树，Inform。计算。，82, 3, 231-246 (1989) ·兹伯利0679.68157 [14] Y.Freund，《以多数推动弱学习算法》，载《计算学习理论第三届年度研讨会论文集》，1990年，第202-216页。；Y.Freund，《以多数推动弱学习算法》，载于：《计算学习理论第三届年度研讨会论文集》，1990年，第202-216页。 [15] D.Gamarnik，PAC框架对有限和可数马尔可夫链的扩展，载于：第12届计算学习理论年会论文集，1999年，第308-317页。；D.Gamarnik，《将PAC框架扩展到有限和可数马尔可夫链》，载于：《第十二届计算学习理论年会论文集》，1999年，第308-317页。 [16] O.Goldreich，L.Levin，所有单向函数的核心谓词，载于：《第21届计算理论年会论文集》，1989年，第25-32页。；O.Goldreich，L.Levin，所有单向函数的硬核谓词，摘自：《第21届计算机理论年度研讨会论文集》，1989年，第25-32页。 [17] T.Hancock，《限制阅读的学习公式和决策树的复杂性》，哈佛大学博士论文，1992年。；T.Hancock，《限制阅读的学习公式和决策树的复杂性》，哈佛大学博士论文，1992年。 [18] T.Hancock，Y.Mansour，《学习单调》（k-\operatorname{μ；}）；T.Hancock，Y.Mansour，学习单调音 [19] 哈斯塔德，J。；Impagliazzo，R。；莱文，L。；Luby，M.，来自任何单向函数的伪随机生成器，SIAM J.Compute。，28, 4, 1364-1396 (1999) ·Zbl 0940.68048号 [20] Jackson，J.，关于均匀分布学习DNF的有效成员资格查询算法，J.Compute。系统科学。，55, 414-440 (1997) ·Zbl 0897.68051号 [21] J.Jackson，A.Klivans，R.Servedio，《超越AC的可学习性》（{}^0）；J.Jackson，A.Klivans，R.Servedio，《超越AC的可学习性》（{}^0） [22] 卡恩斯，M。；Vazirani，U.，《计算学习理论导论》（1994），麻省理工学院出版社：麻省理学院出版社剑桥 [23] Khardon，R.，关于使用傅里叶变换学习不相交DNF，Inform。过程。莱特。，49, 219-222 (1994) ·Zbl 0793.68121号 [24] M.Kharitonov，分配特定学习的密码学硬度，摘自：第25届计算理论年会论文集，1993年，第372-381页。；M.Kharitonov，《分配特定学习的密码硬度》，载于：《第25届计算理论年度研讨会论文集》，1993年，第372-381页·Zbl 1310.94155号 [25] A.Kilvans，R.Servedio，Boosting and hard-core sets，摘自：《第40届计算机科学基础年度研讨会论文集》，1999年，第624-633页。；A.Kilvans，R.Servedio，Boosting and hard-core sets，摘自：《第40届计算机科学基础年度研讨会论文集》，1999年，第624-633页。 [26] A.Kilvans，R.Servedio，及时学习DNF（2^{o（n^{1/3}）}）；A.Kilvans，R.Servedio，及时学习DNF（2^{o（n^{1/3}）}·Zbl 1323.68328号 [27] M.Krause，P.Pudlak，《关于带阈值和模门的深度2电路的计算能力》，载于：《第26届计算理论年会论文集》，1994年，第48-57页。；M.Krause，P.Pudlak，《关于带阈值和模门的深度2电路的计算能力》，载于：《第26届计算理论年度研讨会论文集》，1994年，第48-57页·Zbl 1345.68130号 [28] Kushilevitz，E。；Mansour，Y.，《使用傅里叶谱学习决策树》，SIAM J.Compute。，1331-1348年6月22日（1993年）·Zbl 0799.68159号 [29] Linial，N。；曼苏尔，Y。；Nisan，N.，《恒定深度电路、傅里叶变换和可学习性》，J.Assoc.Compute。马赫数。，40607-620（1993年）·Zbl 0781.94006号 [30] Mansour，Y.，均匀分布下DNF的An（O（n^{log\log n}）学习算法，J.Compute。系统科学。，50, 543-550 (1995) ·Zbl 0837.68100号 [31] Motwani，R。；Raghavan，P.，《随机算法》（1995），剑桥大学出版社：澳大利亚墨尔本剑桥大学出版社·Zbl 0849.68039号 [32] R.O'Donnell，《NP内的硬度放大》，载《第34届ACM计算理论研讨会论文集》，2002年。；R.O'Donnell，《NP内的硬度放大》，载于《第34届ACM计算理论研讨会论文集》，2002年·Zbl 1192.68300号 [33] Sakai，Y。；Maruoka，A.，在均匀分布下学习单调对数项DNF公式，理论计算。系统，33，17-32（2000）·Zbl 0945.68158号 [34] R.Servedio，《使用Winnow、Perception和Preceptron-like算法进行PAC学习》，载于《第十二届计算学习理论年会论文集》，1999年，第296-307页。；R.Servedio，《关于使用Winnow、Perception和Preceptron-like算法的PAC学习》，载于《第十二届计算学习理论年会论文集》，1999年，第296-307页。 [35] R.Servedio，《关于在产品分布下学习单调DNF》，载《第14届计算学习理论年会论文集》，2001年，第473-489页。；R.Servedio，《关于在产品分布下学习单调DNF》，载于《第14届计算学习理论年会论文集》，2001年，第473-489页·Zbl 0992.68100号 [36] Valiant，L.，可学习理论，通信协会计算。马赫数。，27, 11, 1134-1142 (1984) ·Zbl 0587.68077号 [37] K.Verbeurgt，《准多项式时间均匀分布下的DNF学习》，载《计算学习理论第三届年度研讨会论文集》，1990年，第314-326页。；K.Verbeurgt，《准多项式时间均匀分布下的DNF学习》，载于：《计算学习理论第三届年度研讨会论文集》，1990年，第314-326页。 [38] K.Verbeurgt，均匀分布上单调DNF的学习子类，收录于：《第九届算法学习理论会议论文集》，1998年，第385-399页。；K.Verbeurgt，《均匀分布上单调DNF的学习子类》，载《第九届算法学习理论会议论文集》，1998年，第385-399页·Zbl 0932.68085号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。