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J-GLOBAL ID：201802259227356445   整理番号：18A1024384

学習理論アプローチからの回路下界【JST・京大機械翻訳】

Circuit lower bounds from learning-theoretic approaches

著者 (1件)： Kawachi Akinori (Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology, 2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8552, Japan)
資料名： Theoretical Computer Science  (Theoretical Computer Science)
巻： 733  ページ： 83-98  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0022A  ISSN： 0304-3975  CODEN： TCSDIQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計算複雑性理論における重要なオープン問題は,回路のサイズ,すなわち,ブール回路下限を証明することであり,明示的問題を解決するために必要である。本論文では,ブール回路の下限の証明に対する学習理論的アプローチを調査した。特に,正確,近似的に正しい(PAC),統計的質問学習モデルのようないくつかの設定において,回路学習アルゴリズムを仮定することにより,一様クラスにおける回路下限を証明する方法を検討した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  学習アルゴリズム ,  学習モデル ,  計算量 ,  近似法
準シソーラス用語： *下界 ,  *学習理論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Boole回路下界 ,  正確な学習 ,  PAC学習 ,  統計的問合せ学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 学習理論 ,  下界