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J-GLOBAL ID：202002267034280342   整理番号：20A0289911

質問からのホーンエンベロープの近似的に正しい学習の可能性【JST・京大機械翻訳】

Probably approximately correct learning of Horn envelopes from queries

著者 (3件)： Borchmann Daniel (TU Dresden, Germany) ,  Hanika Tom (Knowledge & Data Engineering Group, University of Kassel, Germany) ,  Obiedkov Sergei (National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia)
資料名： Discrete Applied Mathematics  (Discrete Applied Mathematics)
巻： 273  ページ： 30-42  発行年： 2020年 
JST資料番号： A1227A  ISSN： 0166-218X  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： 著者らは,エキスパート,またはオラクルを用いて任意のドメインのHornエンベロープを学習するためのアルゴリズムを提案し,このドメインに関するある種の質問を答えることができた。形式的概念解析からの属性探索はこの問題を解決する手順であるが,質問数は最悪の場合に得られるHorn公式のサイズにおいて指数関数的である。著者らは,メンバシップと等価性質問によってHorn式を学習するためによく知られた多項式時間アルゴリズムを想起して,任意の領域のHornエンベロープを学習するための多項式時間を得るためにそれを修正した。Copyright 2020 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： 指数関数 ,  アルゴリズム ,  等価性 ,  船舶 ,  ホーン ,  *近似法
準シソーラス用語： 多項式時間 ,  多項式時間アルゴリズム ,  形式的概念解析 ,  ドメイン構造 ,  オラクル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： PAC学習 ,  属性探索 ,  FCA ,  形式概念

分類 (5件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  計算理論  (JB02000A) ,  ネットワーク法  (KA03040X) ,  工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 質問 ,  ホーン ,  エンベロープ ,  近似 ,  学習 ,  可能性