첫 순서 논리에 정의 가능한 학습 개념

Concetti Chiave

첫 순서 논리 계수(FOCN)로 정의 가능한 분류기는 다항식 로그 차수의 구조에서 일관성 있게 학습될 수 있다.

Sintesi

이 논문은 첫 순서 논리 계수(FOCN)로 정의 가능한 분류기의 학습 가능성을 연구한다. FOCN은 다양한 계수 논리를 일반화하는 표현력 있는 논리이다.
주요 내용은 다음과 같다:

다항식 로그 차수의 구조에서 FOCN으로 정의 가능한 분류기는 부분선형 시간에 일관성 있게 학습될 수 있음을 보인다. 이는 기계 학습에 수치적 측면을 포함하기 위한 첫 단계로 볼 수 있다.

다항식 로그 로그 차수의 구조에 대해 무지식 PAC 학습 결과를 제시한다.

차수 제한이 부분선형 시간 학습 알고리즘을 얻는 데 필수적임을 보인다. 즉, 무제한 차수의 구조에서는 첫 순서 논리로 정의 가능한 분류기에 대해서도 부분선형 시간 학습이 불가능함을 증명한다.

Statistiche

차수가 (log log n)^c 이하인 구조에서 FOCN으로 정의 가능한 분류기는 부분선형 시간에 일관성 있게 학습될 수 있다.

Citazioni

없음

Approfondimenti chiave tratti da

Learning Concepts Definable in First-Order Logic with Counting

by Steffen van ... alle arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/1909.03820.pdf

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