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可行学习泛函的可行迭代。 (英语) Zbl 1142.68385号

Hutter,Marcus(编辑)等人,《算法学习理论》。第18届国际会议,ALT 2007,日本仙台,2007年10月1-4日。诉讼程序。柏林:施普林格出版社(ISBN 978-3-540-75224-0/pbk)。计算机科学课堂讲稿4754。人工智能课堂讲稿,34-48(2007)。
摘要:对于极限学习函数,算法学习器会连续获得更多关于函数的数据,并计算每个试验,从而输出相应的程序,希望这些程序最终收敛到该函数的正确程序。作者希望在限定范围内提供这种学习的可行版本——每个试验都是可行的,并且允许的试验数量有一些可行的限制。所使用的是基本可行函数,这些函数查询输入函数的值,并提供每次试验。为执行第(i)次审判,向工作人员提供了一个额外的理赔参数(0^{i})。这样,每次连续试验都有更多的时间资源可用。用于可行地限制试验次数的机制是从一些可行的符号中为构造序数倒计时。由于所有进程都是可行的,因此可以检测到它们的终止,因此可以等待试验终止并抑制除最后一个外的所有输出程序。因此,尽管仍有反复的试验,但学习是长期以来被称为完全Fin学习的一种特殊情况,即在极限条件下学习,在每个函数上,学习者总是准确地输出一个推测程序。我们的一般主要结果提供了严格的学习层次结构,其中试倒数涉及无限极限序数的所有和唯一符号。对于具有有限多个极限序数跳跃的层次结构,根据有限的指数堆栈,我们有可行Fin-learner的总运行时间上限和下限。不过,我们提供了一个示例,说明如何通过适当的参数化复杂性分析重新获得可行性。
关于整个系列,请参见[Zbl 1141.68005号].

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68问题32 计算学习理论
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全文: 内政部

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