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埃里克·马丁;Sharma，阿伦;弗兰克·斯蒂芬

学习能力和语言表达能力。 （英语） Zbl 1038.68098号

西奥。计算。科学。 298，第2期，365-383（2003）.
摘要：本工作的主题是研究学习算法的能力与逻辑语言的表达能力之间的关系，逻辑语言用于表示要学习的问题。核心问题是丰富语言是否会带来更多的学习能力。为了使问题具有相关性和重要性，要求文本（数据序列）和假设（猜测）都可以从“丰富”语言翻译为“贫乏”语言。这一问题是针对几种适用于描述域为自然数集的结构的逻辑语言而考虑的。
研究表明，对于那些定义一元二阶语言在以下意义上可判定的语言来说，丰富语言并没有任何好处：自然数结构中有一个固定的解释，使得这种扩展语言在该结构中正确的句子集是可判定的。但是，如果原始语言包含二进制函数符号（将被解释为加法），那么即使只增加一个常数也会给原始语言带来优势。此外，对于定义一元二阶语言且具有上述性质的语言，行为正确学习与极限学习具有完全相同的能力，但对于包含二进制函数符号的语言，则具有更大的能力。再加上所有要学习的结构集都是递归可枚举的这一自然要求，这表明对于有限学习和极限学习来说，丰富算术语言是有好处的，但对于行为正确学习来说，充实语言是没有好处的。

引用于1文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68周05 非数值算法

关键词：

学习算法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.Martin}等人，Theor。计算。科学。298，第2号，365-383（2003；Zbl 1038.68098）
全文： 内政部

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