Centrala begrepp
정규 ω-언어 인식기 중 다항식 크기의 특성 샘플을 가지는 것은 무엇이며, 이를 다항식 시간에 구축할 수 있는 방법이 제시된다.
Sammanfattning
이 논문은 정규 ω-언어 인식기의 특성 샘플에 대해 다룹니다. 특성 샘플이란 학습 알고리즘에 입력되어 정확한 가설을 출력하게 하는 유한 샘플입니다.
먼저 비결정적 ω-자동기는 다항식 크기의 특성 샘플을 가지지 않는다는 부정적 결과를 보입니다.
그 다음으로 자신의 우측 합동 자동기와 동형인 결정적 ω-자동기에 대해, 이들의 완전 정보 언어들은 다항식 시간에 특성 샘플을 구축할 수 있고 이로부터 학습할 수 있다는 것을 보여줍니다.
이를 위해 다음이 필요합니다:
- 각 ω-자동기 유형(부키, 공부키, 우선순위, 라빈, 스트릿, 뮬러)에 대한 동치성 검사 다항식 시간 알고리즘
- 각 완전 정보 언어 클래스에 대한 멤버십 검사 다항식 시간 알고리즘
이러한 알고리즘들을 제공하고, 이를 이용해 특성 샘플을 다항식 시간에 구축하는 방법을 보여줍니다.
Statistik
정규 ω-언어 인식기 중 다항식 크기의 특성 샘플을 가지는 것은 자신의 우측 합동 자동기와 동형인 결정적 ω-자동기이다.
이러한 자동기의 언어들을 완전 정보 언어라 하며, 이들은 다항식 시간에 특성 샘플을 구축할 수 있다.
완전 정보 언어 클래스 IBA, ICA, IPA, IRA, ISA, IMA에 대한 멤버십 검사 알고리즘이 제공된다.
Citat
"비결정적 ω-자동기는 다항식 크기의 특성 샘플을 가지지 않는다."
"자신의 우측 합동 자동기와 동형인 결정적 ω-자동기의 완전 정보 언어들은 다항식 시간에 특성 샘플을 구축할 수 있고 이로부터 학습할 수 있다."