論文の概要: Learning Half-Spaces and other Concept Classes in the Limit with Iterative Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03227v2
• Date: Wed, 28 Apr 2021 10:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 22:44:32.255845
• Title: Learning Half-Spaces and other Concept Classes in the Limit with Iterative Learners
• Title（参考訳）: 反復学習者の限界における半空間学習と他の概念クラス
• Authors: Ardalan Khazraei, Timo K\"otzing, Karen Seidel
• Abstract要約: 情報提供者からの反復学習には,非U字型学習が強く制限されていることを示す。 また,半空間の概念クラスの学習可能性についても検討し,半空間の集合を情報提供者から学習するための構成的反復アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In order to model an efficient learning paradigm, iterative learning algorithms access data one by one, updating the current hypothesis without regress to past data. Past research on iterative learning analyzed for example many important additional requirements and their impact on iterative learners. In this paper, our results are twofold. First, we analyze the relative learning power of various settings of iterative learning, including learning from text and from informant, as well as various further restrictions, for example we show that strongly non-U-shaped learning is restrictive for iterative learning from informant. Second, we investigate the learnability of the concept class of half-spaces and provide a constructive iterative algorithm to learn the set of half-spaces from informant.
• Abstract（参考訳）: 効率的な学習パラダイムをモデル化するために、反復学習アルゴリズムはデータを1つずつアクセスし、過去のデータに回帰することなく現在の仮説を更新する。 反復学習に関する過去の研究は、例えば、多くの重要な追加要件と反復学習者への影響を分析した。 本稿では,2つの結果について述べる。 まず,テキストからの学習や情報提供者からの学習を含む,反復学習のさまざまな設定の相対学習能力と,さらに様々な制約を分析し,例えば,強い非u字型学習は情報提供者からの反復学習に限定的であることを示す。 次に,半空間の概念クラスの学習可能性を調査し,インフォメータから半空間の集合を学習するための構成的反復アルゴリズムを提案する。

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