lg.learning पर टैग किए गए जवाब

अवशिष्ट परिमित राज्य ऑटोमेटा (RFSAs, [DLT02] में परिभाषित) NFA हैं जो DFA के साथ आम तौर पर कुछ अच्छी विशेषताएं हैं। विशेष रूप से, हर नियमित भाषा के लिए हमेशा एक विहित न्यूनतम आकार का RFSA होता है, और RFSA में प्रत्येक राज्य द्वारा मान्यता प्राप्त भाषा एक डीएफए की …

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इस प्रश्न से प्रेरित , मैं निम्नलिखित के बारे में उत्सुक हूं: यह जाँचने की सबसे खराब स्थिति क्या है कि क्या कोई दिया गया DFA उसी भाषा को एक नियमित अभिव्यक्ति के रूप में स्वीकार करता है? क्या यह ज्ञात है? आशा यह होगी कि यह समस्या पी में …

12 automata-theory  lg.learning  regular-expressions  dfa 

निम्नलिखित समस्या के बारे में क्या जाना जाता है? फ़ंक्शंस के संग्रह को देखते हुए , वीसी-डायमेंशन लिए बाधा के अधीन सबसे बड़ा कुछ पूर्णांक ।f : { 0 , 1 } n → { 0 , 1 }CसीCf:{0,1}n→{0,1}च:{0,1}n→{0,1}f:\{0,1\}^n\rightarrow\{0,1\}( एस ) ≤ कश्मीर कश्मीरS⊆Cएस⊆सीS \subseteq C(S)≤k(एस)≤क(S) \leq kkकk क्या इस …

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मेरे पास हजारों बिंदुओं का डेटासेट है और किसी भी दो बिंदुओं के बीच की दूरी को मापने का एक साधन है, लेकिन डेटा बिंदुओं में कोई आयाम नहीं है। मैं इस डाटासेट में क्लस्टर केंद्रों को खोजने के लिए एक एल्गोरिथ्म चाहता हूं। मुझे लगता है कि क्योंकि डेटा …

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यह ज्ञात है कि पीएसी सीखने के लिए, प्राकृतिक अवधारणा कक्षाएं (जैसे निर्णय सूचियों के सबसेट) हैं, जिसके लिए एक कम्प्यूटेशनल रूप से अनबिकेड शिक्षार्थी द्वारा सूचना सिद्धांत सीखने के लिए आवश्यक नमूना जटिलता के बीच बहुपद अंतराल हैं, और एक बहुपद द्वारा आवश्यक नमूना जटिलता है- समय सीखने वाला। …

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यहां जुंटा सीखने के समान स्वाद के साथ एक समस्या है: इनपुट: एक फंक्शन च: { 0 , 1 }n→ { - 1 , 1 }f:{0,1}n→{−1,1}f: \{0,1\}^n \rightarrow \{-1,1\} , एक सदस्यता ओरेकल द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है, यानी एक ओरेकल जो दिया गया है एक्सxx, रिटर्न च( x )f(x)f(x) …

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कुछ पृष्ठभूमि: मैं सीखने के लिए "कम-ज्ञात" कम सीमा (या कठोरता के परिणाम) को एरर्स (एलडब्ल्यूई) की समस्या के साथ सीखने में रुचि रखता हूं, और इसके लिए सामान्य ज्ञान जैसे रिंगों के साथ सीखना। विशिष्ट परिभाषाओं आदि के लिए, यहाँ रेगेव द्वारा एक अच्छा सर्वेक्षण किया गया है: http://www.cims.nyu.edu/~regev/papers/lwesurvey.pdf …

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दाना एंग्लुइन ( 1987 ; pdf ) सदस्यता प्रश्नों और सिद्धांत प्रश्नों (प्रस्तावित कार्य के प्रतिरूप) के साथ एक शिक्षण मॉडल को परिभाषित करता है। वह दिखाती है कि एक नियमित भाषा जिसे राज्यों की एक न्यूनतम DFA द्वारा दर्शाया गया है, बहुपद समय (जहाँ प्रस्तावित कार्य DFAs है) सदस्यता-प्रश्नों …

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एंग्लुइन और लैयर्ड ('88) ने "पीएसी के साथ यादृच्छिक वर्गीकरण शोर" (या शोर पीएसी) मॉडल में यादृच्छिक रूप से दूषित डेटा के साथ सीखने को औपचारिक रूप दिया । यह मॉडल पीएसी लर्निंग के समान है , सिवाय इसके कि शिक्षार्थी को दिए गए उदाहरणों के लेबल दूषित (फ़्लिप किए …

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वास्तविक विश्व डेटा में कभी-कभी क्लस्टर की एक प्राकृतिक संख्या होती है (इसे कुछ जादू की तुलना में क्लस्टर क्लस्टर की संख्या में कम करने की कोशिश करने से नाटकीय लागत में वृद्धि होगी)। आज मैंने डॉ। एडम मेयरसन के एक व्याख्यान में भाग लिया और उन्होंने उस प्रकार के …

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मेरा सवाल थोड़ा सामान्य है, इसलिए मैं इसे सही ठहराने के लिए एक अच्छी कहानी बना रहा हूं। यह यथार्थवादी नहीं है, तो मेरे साथ सहन ;-) कहानी मिस्टर एक्स, एक बड़ी कंपनी में कंप्यूटर सुरक्षा विभाग का प्रमुख, थोड़ा पागल है: उसे पहचान या सूचना चोरी के जोखिमों को …

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को बिटस्ट्रिंग / लेबल जोड़े पर एक वितरण होने दें और को बूलियन वैल्यू फ़ंक्शंस का एक संग्रह होना चाहिए । प्रत्येक फ़ंक्शन , दें: और जाने दें: कहिए कि एक एल्गोरिथ्म एक agnostically C किसी भी वितरण पर सीखता है , यदि किसी D के लिए यह प्रायिकता के …

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यह सर्वविदित है कि एक अवधारणा वर्ग के लिए VC आयाम , यह को प्राप्त करने के लिए पर्याप्त है। PAC learn लिए लेबल किए गए उदाहरण । यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि क्या पीएसी लर्निंग एल्गोरिथ्म (जो इन कई नमूनों का उपयोग करता है) उचित या अनुचित …

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आइए हम बिट्स के एक सेट पर कार्यों की एक कक्षा को परिभाषित करते हैं । ठीक दो वितरण पी , क्यू कि कर रहे हैं "यथोचित" एक दूसरे से अलग हैं (यदि आप चाहें, तो अपने परिवर्तन संबंधी दूरी कम से कम है ε , या कुछ इसी तरह)।nnnp,qp,qp, …

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हाल ही में मैं कोएलटीटी पत्रों की एक सभ्य संख्या पढ़ रहा हूं। हालांकि मैं व्यक्तिगत कागजात के साथ संघर्ष नहीं करता (कम से कम मैं आमतौर पर अन्य सिद्धांत पत्रों के साथ संघर्ष नहीं करता), मुझे नहीं लगता कि मेरे पास समग्र रूप से क्षेत्र का एक अच्छा व्यापक …

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