Articulo de referencia

Clase de concepto

En la teoría del aprendizaje computacional en matemáticas , un concepto sobre un dominio X es una función booleana total sobre X. Una clase de concepto es una clase de conceptos...

En la teoría del aprendizaje computacional en matemáticas , un concepto sobre un dominio X es una función booleana total sobre X. Una clase de concepto es una clase de conceptos. Las clases de concepto son un tema de la teoría del aprendizaje computacional .

La terminología de clase de concepto aparece frecuentemente en la teoría de modelos asociada con el aprendizaje probablemente aproximadamente correcto (PAC). [1] En este contexto, si uno toma un conjunto Y como un conjunto de etiquetas (salida del clasificador), y X es un conjunto de ejemplos, el mapa , es decir, de ejemplos a etiquetas de clasificador (donde y donde c es un subconjunto de X ), se dice entonces que c es un concepto . Una clase de concepto es entonces una colección de tales conceptos. c : X Y {\displaystyle c:X\to Y} Y = { 0 , 1 } {\displaystyle Y=\{0,1\}} C {\displaystyle C}

Dada una clase de conceptos C , una subclase D es alcanzable si existe una muestra s tal que D contiene exactamente aquellos conceptos en C que son extensiones de s . [2] No todas las subclases son alcanzables. [2] [ ¿por qué? ]

Fondo

Una muestra es una función parcial de [ aclaración necesaria ] a . [2] Al identificar un concepto con su función característica que se asigna a , es un caso especial de una muestra. [2] s {\displaystyle s} X {\displaystyle X} { 0 , 1 } {\displaystyle \{0,1\}} X {\displaystyle X} { 0 , 1 } {\displaystyle \{0,1\}}

Dos muestras son consistentes si coinciden en la intersección de sus dominios. [2] Una muestra extiende otra muestra si las dos son consistentes y el dominio de está contenido en el dominio de . [2] s {\displaystyle s'} s {\displaystyle s} s {\displaystyle s} s {\displaystyle s'}

Ejemplos

Supongamos que . Entonces: C = S + ( X ) {\displaystyle C=S^{+}(X)}

  • La subclase es alcanzable con la muestra ; [2] [ ¿por qué? ] { { x } } {\displaystyle \{\{x\}\}} s = { ( x , 1 ) } {\displaystyle s=\{(x,1)\}}
  • Las subclases de son alcanzables con una muestra que asigna los elementos de a cero; [2] [ ¿por qué? ] S + ( Y ) {\displaystyle S^{+}(Y)} Y X {\displaystyle Y\subseteq X} X Y {\displaystyle X-Y}
  • La subclase , que consta de los conjuntos singleton, no es alcanzable. [2] [ ¿por qué? ] S ( X ) {\displaystyle S(X)}

Aplicaciones

Sea una clase de conceptos. Para cualquier concepto , llamamos a este concepto -bueno para un entero positivo si, para todos , al menos de los conceptos en concuerdan con en la clasificación de . [2] La dimensión de huella digital de toda la clase de conceptos es el menor entero positivo tal que cada subclase alcanzable contenga un concepto que sea -bueno para ella. [2] Esta cantidad se puede utilizar para limitar el número mínimo de consultas de equivalencia [ aclaración necesaria ] necesarias para aprender una clase de conceptos de acuerdo con la siguiente desigualdad : . [2] C {\displaystyle C} c C {\displaystyle c\in C} 1 / d {\displaystyle 1/d} d {\displaystyle d} x X {\displaystyle x\in X} 1 / d {\displaystyle 1/d} C {\displaystyle C} c {\displaystyle c} x {\displaystyle x} F D ( C ) {\displaystyle FD(C)} C {\displaystyle C} d {\displaystyle d} C C {\displaystyle C'\subseteq C} 1 / d {\displaystyle 1/d} F D ( C ) 1 # E Q ( C ) F D ( C ) ln ( | C | ) {\textstyle FD(C)-1\leq \#EQ(C)\leq \lceil FD(C)\ln(|C|)\rceil }

Referencias

  1. ^ Chase, H. y Freitag, J. (2018). Teoría de modelos y aprendizaje automático. Preimpresión de arXiv arXiv:1801.06566.
  2. ^ abcdefghijkl Angluin, D. (2004). "Consultas revisadas" (PDF) . Theoretical Computer Science . 313 (2): 188–191. doi :10.1016/j.tcs.2003.11.004.
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