Il est bien connu que pour une classe de concept de dimension VC , il suffit d'obtenir exemples étiquetés pour PAC learn . Il n'est pas clair pour moi si l'algorithme d'apprentissage PAC (qui utilise ces nombreux échantillons) est approprié ou inapproprié? Dans les manuels de Kearns et Vazirani ainsi …
Supposons que nous ayons une fonction booléenne de . Il est clair qu'un vrai polynôme multivarié p ( x ) tel que f ( x ) = p ( x ) sur x ∈ { 0 , 1 } n peut être multilinéaire. Quelles sont les classes intéressantes de fonctions …
Étant donné un circuit booléen sur variables (qui utilise uniquement les portes NON, ET et OU), quelle est la manière la plus efficace d'extraire la formule booléenne représentée par le circuit? Existe-t-il un algorithme de polytime pour ce problème?nCCCnnn
Supposons que j'ai un circuit booléen qui calcule une fonction f : { 0 , 1 } n → { 0 , 1 } . Supposons que le circuit est composé de portes ET, OU et NON avec au plus fan-in et fan-out 2.CCCF: { 0 , 1 }n→ { …
Quel est l'état de l'art sur la complexité des requêtes des formules 2-DNF d'apprentissage PAC appropriées avec des exemples de requêtes et sous une distribution uniforme ? Ou tout lien non trivial dessus? Parce que je ne connais pas du tout la théorie de l'apprentissage et que cette question est …
Braverman a montré que les distributions qui sont (logmϵ)O(d2)(logmϵ)O(d2)(log \frac{m}{\epsilon})^{O(d^2)}-indépendant indépendant ϵϵ\epsilon-fond profondeur ddd AC0AC0AC^0 circuits de taille mmm en "collant ensemble" l'approximation de Smolensky et l'approximation de Fourier de AC0AC0AC^0fonctions booléennes calculables. L'auteur et ceux qui avaient conjecturé cette conjecture originelle que l'exposant peut être réduit àO(d)O(d)O(d), et je …
Étant donné une fonction booléenne , nous avons le groupe d'automorphisme A u t ( f ) = { σ ∈ S n ∣ ∀ x , f ( σ ( x ) ) = f ( x ) } .fffAut(f)={σ∈Sn ∣∀x,f(σ(x))=f(x)}Aut(f)={σ∈Sn ∣∀x,f(σ(x))=f(x)}Aut(f) = \{\sigma \in S_n\ \mid \forall x, …
Disons que nous avons une fonction booléenne et que nous appliquons une restriction aléatoire δ sur f . De plus, disons que l'arbre de décision T qui calcule f se réduit à la taille O ( 1 ) en raison de la restriction aléatoire. Est-ce à dire que f a …
Supposons que nous ayons une fonction telle que et est une distribution, c'est-à-dire .f:Zn2→Rf:Z2n→Rf:\mathbb{Z}_2^n \to \mathbb{R}∀x∈Zn2f(x)∈{12n,22n,…,2n2n},∀x∈Z2nf(x)∈{12n,22n,…,2n2n},\forall x\in \mathbb{Z}_2^n \quad f(x) \in \left\{\frac{1}{2^n}, \frac{2}{2^n}, \ldots, \frac{2^n}{2^n} \right\},fff∑x∈Zn2f(x)=1∑x∈Z2nf(x)=1\sum_{x\in \mathbb{Z}_2^n} f(x) = 1 L'entropie de Shannon de est définie comme suit: fffH(f)=−∑x∈Zn2f(x)log(f(x)).H(f)=−∑x∈Z2nf(x)log(f(x)).H(f) = -\sum _{x \in \mathbb{Z}_2^n} f(x) \log \left( f(x) \right) . …
Dans la complexité de l'arbre de décision d'une fonction booléenne, une méthode de borne inférieure très connue est de trouver un polynôme (approximatif) qui représente la fonction. Paturi a donné une caractérisation des fonctions booléennes symétriques (partielles et totales) en termes de quantité notée ΓΓ\Gamma : Théorème ( Paturi ): …
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