論文の概要: Computable learning of natural hypothesis classes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16663v2
• Date: Tue, 30 Jul 2024 06:44:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 19:27:58.388159
• Title: Computable learning of natural hypothesis classes
• Title（参考訳）: 自然仮説クラスの計算可能学習
• Authors: Matthew Harrison-Trainor, Syed Akbari,
• Abstract要約: 最近、PACが学習可能であるが、計算可能でない仮説クラスが与えられた。 計算可能性理論のon-a-cone 機械を用いて、仮説クラスが計算可能リスト化可能であるような軽微な仮定の下では、学習可能な自然仮説クラスは計算可能リスト化可能であることを証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper is about the recent notion of computably probably approximately correct learning, which lies between the statistical learning theory where there is no computational requirement on the learner and efficient PAC where the learner must be polynomially bounded. Examples have recently been given of hypothesis classes which are PAC learnable but not computably PAC learnable, but these hypothesis classes are unnatural or non-canonical in the sense that they depend on a numbering of proofs, formulas, or programs. We use the on-a-cone machinery from computability theory to prove that, under mild assumptions such as that the hypothesis class can be computably listable, any natural hypothesis class which is learnable must be computably learnable. Thus the counterexamples given previously are necessarily unnatural.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習者に対する計算的要求が存在しない統計的学習理論と,学習者が多項式的に有界でなければならない効率的なPACとの間にある,計算学的にほぼ正しい学習の概念について述べる。 PACを学習できるが計算可能なPACを学習できない仮説クラスが最近与えられたが、これらの仮説クラスは証明、公式、プログラムの数に依存するという意味で非自然あるいは非正則である。 計算可能性理論のon-a-cone 機械を用いて、仮説クラスが計算可能リスト化可能であるような軽微な仮定の下では、学習可能な自然仮説クラスは計算可能リスト化可能であることを証明する。 したがって、以前に与えられた反例は必ずしも非自然である。

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