能動学習多項式閾値関数【JST・京大機械翻訳】

Ben-Eliezer Omri; Hopkins Max; Yang Chutong; Yu Hantao

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209282352037 整理番号：22P0278593

能動学習多項式閾値関数【JST・京大機械翻訳】

Active Learning Polynomial Threshold Functions

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発行年： 2022年01月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

能動学習多項式閾値関数(PTF)の研究を開始した。伝統的下限は,一変量二次が,非自明に活発に学習できないことを意味するが,筆者らは,学習者の基本的アクセスを,基礎となる分類器の導関数への学習者が,この問題を回避し,そして,O(d ̄3log(1/εδ))クエリにおける能動学習度-d単変量PTFsのための計算上効率的アルゴリズムに導くことを示した。また,いくつかの平均事例設定におけるアクティブ学習PTFsの近最適アルゴリズムと解析も提供した。最後に,導関数へのアクセスは,2つの変数でさえ,活性学習多変量PTFsに対して不十分であることを証明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

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