論文の概要: Pseudo Polynomial-Time Top-k Algorithms for d-DNNF Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05938v1
- Date: Fri, 11 Feb 2022 23:53:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-15 15:55:01.975613
- Title: Pseudo Polynomial-Time Top-k Algorithms for d-DNNF Circuits
- Title(参考訳): d-DNNF回路における擬似多項式時間トップkアルゴリズム
- Authors: Pierre Bourhis (1), Laurence Duchien (1), J\'er\'emie Dusart (1),
Emmanuel Lonca (2), Pierre Marquis (2 and 3), Cl\'ement Quinton (1) ((1)
University of Lille, CNRS, Inria, Centrale Lille, UMR 9189 CRIStAL, (2) Univ.
Artois, CNRS, UMR 8188 CRIL, (3) Institut Universitaire de France)
- Abstract要約: 我々は,最大値w.r.$$$の内,$C$のモデルを計算するアルゴリズムを提案する。
また、d-DNNF回路に$C$を変換する擬似時間アルゴリズムを、上位の$k$に値を持つ$C$のモデルによって正確に満たされる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We are interested in computing $k$ most preferred models of a given d-DNNF
circuit $C$, where the preference relation is based on an algebraic structure
called a monotone, totally ordered, semigroup $(K, \otimes, <)$. In our
setting, every literal in $C$ has a value in $K$ and the value of an assignment
is an element of $K$ obtained by aggregating using $\otimes$ the values of the
corresponding literals. We present an algorithm that computes $k$ models of $C$
among those having the largest values w.r.t. $<$, and show that this algorithm
runs in time polynomial in $k$ and in the size of $C$. We also present a pseudo
polynomial-time algorithm for deriving the top-$k$ values that can be reached,
provided that an additional (but not very demanding) requirement on the
semigroup is satisfied. Under the same assumption, we present a pseudo
polynomial-time algorithm that transforms $C$ into a d-DNNF circuit $C'$
satisfied exactly by the models of $C$ having a value among the top-$k$ ones.
Finally, focusing on the semigroup $(\mathbb{N}, +, <)$, we compare on a large
number of instances the performances of our compilation-based algorithm for
computing $k$ top solutions with those of an algorithm tackling the same
problem, but based on a partial weighted MaxSAT solver.
- Abstract(参考訳): 我々は、与えられた d-dnnf 回路の最も望ましいモデルである $k$ の計算に興味を持ち、ここでは、選好関係は単調、全順序、半群 $(k, \otimes, <)$ と呼ばれる代数構造に基づいている。
我々の設定では、$C$のすべてのリテラルは$K$の値を持ち、代入の値は$K$の要素であり、対応するリテラルの値を$\otimes$で集約することで得られる。
我々は、最大値 w.r.t. $<$ を持つ者の間で $c$ の $k$ モデルを計算するアルゴリズムを示し、このアルゴリズムが $k$ と $c$ の時間多項式で実行されることを示す。
また、半群に対する追加的な(しかしあまり要求されない)要求が満たされるならば、到達可能な最高値のk$値を導出するための擬似多項式時間アルゴリズムも提示する。
同じ仮定で、$C$をd-DNNF回路に変換する擬似多項式時間アルゴリズムを、上位$k$の値を持つ$C$のモデルによって正確に満たされる。
最後に、半群 $(\mathbb{n}, +, <)$ に焦点を当てて、k$トップソリューションを計算するコンパイルベースのアルゴリズムのパフォーマンスを、同じ問題に取り組むアルゴリズムのパフォーマンスと比較しますが、部分重み付きmaxsatソルバに基づいています。
関連論文リスト
- Implicit High-Order Moment Tensor Estimation and Learning Latent Variable Models [39.33814194788341]
潜在変数モデル学習の課題について検討する。
このような応用により、暗黙のモーメント計算のための一般化されたアルゴリズムを開発した。
一般的なアルゴリズムを利用して, 以下のモデルに対する初等学習者を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-23T23:13:24Z) - A Polynomial-Time Approximation for Pairwise Fair $k$-Median Clustering [10.697784653113095]
すべてのクラスタ$C$とすべてのグループ$i in [ell]$に対して、$C$ from group $i$のポイント数は、他のグループ$j in [ell]$のポイントの数のt倍でなければならない。
私たちは、$ell=2$が一般的な均一容量$k$-medianに匹敵する難易度である場合にも、その問題を示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-16T18:17:44Z) - Do you know what q-means? [50.045011844765185]
クラスタリングは、大規模なデータセットを分析する上で最も重要なツールの1つである。
クラスタリングのための"$q$-means"アルゴリズムの改良版を提案する。
また、$Obig(frack2varepsilon2(sqrtkd + log(Nd))big で実行される $varepsilon に対する "dequantized" アルゴリズムも提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T17:52:12Z) - Efficiently Learning One-Hidden-Layer ReLU Networks via Schur
Polynomials [50.90125395570797]
正方形損失に関して、標準的なガウス分布の下での$k$ReLU活性化の線形結合をPAC学習する問題をmathbbRd$で検討する。
本研究の主な成果は,この学習課題に対して,サンプルおよび計算複雑性が$(dk/epsilon)O(k)$で,epsilon>0$が目標精度である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-24T14:37:22Z) - Near-Optimal Quantum Coreset Construction Algorithms for Clustering [15.513270929560088]
我々は、$tildeO(sqrtnkd3/2)$クエリ複雑性を持つ$mathbbRd$で$k$-clusteringのコアセットを見つける量子アルゴリズムを与える。
私たちのコアセットは入力サイズを$n$から$mathrmpoly(kepsilon-1d)$に減らします。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T12:22:46Z) - Fast $(1+\varepsilon)$-Approximation Algorithms for Binary Matrix
Factorization [54.29685789885059]
本稿では, 2次行列分解(BMF)問題に対する効率的な$(1+varepsilon)$-approximationアルゴリズムを提案する。
目標は、低ランク因子の積として$mathbfA$を近似することである。
我々の手法はBMF問題の他の一般的な変種に一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T18:55:27Z) - Small Covers for Near-Zero Sets of Polynomials and Learning Latent
Variable Models [56.98280399449707]
我々は、s$ of cardinality $m = (k/epsilon)o_d(k1/d)$ に対して $epsilon$-cover が存在することを示す。
構造的結果に基づいて,いくつかの基本的高次元確率モデル隠れ変数の学習アルゴリズムを改良した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-14T18:14:08Z) - List-Decodable Mean Estimation in Nearly-PCA Time [50.79691056481693]
高次元におけるリストデコタブル平均推定の基本的な課題について検討する。
我々のアルゴリズムは、すべての$k = O(sqrtd) cup Omega(d)$に対して$widetildeO(ndk)$で実行されます。
我々のアルゴリズムの変種は、すべての$k$に対してランタイム$widetildeO(ndk)$を持ち、リカバリ保証の$O(sqrtlog k)$ Factorを犠牲にしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-19T17:21:37Z) - Agnostic Q-learning with Function Approximation in Deterministic
Systems: Tight Bounds on Approximation Error and Sample Complexity [94.37110094442136]
本稿では,決定論的システムにおける関数近似を用いたQ$学習の問題について検討する。
もし$delta = Oleft(rho/sqrtdim_Eright)$なら、$Oleft(dim_Eright)$を使って最適なポリシーを見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T18:41:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。