論文の概要: On characterizations of learnability with computable learners
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05041v1
- Date: Thu, 10 Feb 2022 13:57:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-11 16:28:26.776059
- Title: On characterizations of learnability with computable learners
- Title（参考訳）: 計算可能学習者による学習性の評価について
- Authors: Tom F. Sterkenburg
- Abstract要約: Agarwalらによる計算可能PAC(CPAC)学習について検討した。
我々は,強いCPAC学習という,密接に関連する概念を特徴づける。
我々は(計算可能な)PAC学習可能性の不決定性について考察する。
- 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: We study computable PAC (CPAC) learning as introduced by Agarwal et al.
(2020). First, we consider the main open question of finding characterizations
of proper and improper CPAC learning. We give a characterization of a closely
related notion of strong CPAC learning, and we provide a negative answer to the
open problem posed by Agarwal et al. (2021) whether all decidable PAC learnable
classes are improperly CPAC learnable. Second, we consider undecidability of
(computable) PAC learnability. We give a simple and general argument to exhibit
such undecidability, and we initiate a study of the arithmetical complexity of
learnability. We briefly discuss the relation to the undecidability result of
Ben-David et al. (2019), that motivated the work of Agarwal et al.
- Abstract（参考訳）: Agarwal et al. (2020) が導入した計算可能PAC学習について検討した。
まず、適切な、不適切なCPAC学習の特徴を見出すための主要なオープンな問題を考える。
Agarwal et al. (2021) によるオープンな問題に対する否定的な答えとして, 決定可能なPAC学習クラスが不適切にCPAC学習可能かどうかを述べる。
第2に,pac学習能力の非決定性について考察する。
このような不決定性を示すための単純で一般的な議論を行い、学習可能性の算術的複雑さの研究を開始する。
Agarwal et al の業績を動機づけた Ben-David et al. (2019) の未決定結果との関連について, 簡潔に論じる。
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