এসকিউ-লার্নিং এর গণনামূলক কোয়েরি জটিলতা

Question

এটি জানা যায় যে পিএসি শেখার জন্য প্রাকৃতিক ধারণা শ্রেণি রয়েছে (যেমন সিদ্ধান্তের তালিকার সাবটাইটস) যার জন্য একটি গননাবিহীন সীমাহীন শিক্ষানবিশ দ্বারা তথ্য তাত্ত্বিক শিক্ষার জন্য প্রয়োজনীয় নমুনা জটিলতার মধ্যে বহুপদী ফাঁক রয়েছে এবং একটি বহুপদী- সময় শেখার। (উদাহরণস্বরূপ, http://portal.acm.org/citation.cfm?id=267489&dl=GUIDE বা http://portal.acm.org/citation.cfm?id=301437 )

এই ফলাফলগুলি নির্দিষ্ট উদাহরণগুলির মধ্যে একটি গোপন এনকোডিংয়ের উপর নির্ভর করে বলে মনে হয়, এবং তাই স্বাভাবিকভাবেই শেখার এসকিউ-মডেলটিতে অনুবাদ করবেন না, যেখানে শিক্ষণদাতা কেবলমাত্র বিতরণের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলি অনুসন্ধান করতে পারে।

এটি কি ধারণা রয়েছে যে ধারণার ক্লাস রয়েছে যার জন্য এস কিউ মডেলটিতে তথ্য-তাত্ত্বিক শিক্ষাগুলি ও (এফ (এন)) কোয়েরি দ্বারা সম্ভব, তবে গণ্যগতভাবে দক্ষ শিখাই কেবল জি (এন) এর ওমেগা (জি (এন)) কোয়েরি দ্বারা সম্ভব ) >> চ (এন)?

Answer 1

আমি (নিজেই) এই প্রশ্নটি কিছুক্ষণ আগে জিজ্ঞাসা করেছি। কমপক্ষে একটি নির্দিষ্ট বন্টনের বিষয়ে শেখার জন্য একটি ধারণা শ্রেণীর মোটামুটি সহজ উদাহরণ রয়েছে যা তথ্য তাত্ত্বিকভাবে এসকিউ-লার্নিং তবে এসকিউ শেখার পক্ষে এনপি-হার্ড। AT phi এ SAT দৃষ্টান্তের বাইনারি এনকোডিং করা যাক এবং এর অভিধানের প্রথম তৃপ্তিদায়ক অ্যাসাইনমেন্ট হতে হবে (বা 0 ^ n হল উদাহরণটি অসন্তুষ্ট নয়)। এখন চ (\ ফাই) এমন একটি ফাংশন হয়ে উঠুক যে ডোমেনের অর্ধেকেরও বেশি হল MAJ (\ phi) এবং ডোমেনের দ্বিতীয়ার্ধের তুলনায় PAR (y) এর সমান। এখানে MAJ হল ভেরিয়েবলগুলির উপর সংখ্যাগরিষ্ঠ ফাংশন যা স্ট্রিং -1 ফাইতে 1 তে সেট করা হয় এবং PAR (y) হল ভ্যারিয়েবলের উপরের প্যারিটি ফাংশন যা স্ট্রিংয়ের y এ 1 তে সেট করা হয়। F এইভাবে প্রাপ্ত ফাংশনের শ্রেণি হোক। ইউনিফর্ম ডিস্ট্রিবিউশন ইউ এর উপর এসকিউ শেখার জন্য i ফাই এবং তারপরে y সন্ধানের জন্য কেবলমাত্র বৃহতত্ত্বগুলি (যা সহজ) শিখতে হবে। অন্যদিকে, ইউনিফর্ম বিতরণে এসএটি (S / 3/4 এর চেয়ে বেশি যে কোনও নির্ভুলতার জন্য) এর SQ শেখার ক্ষেত্রে SAT হ্রাস করা মোটামুটি সহজ। এর কারণ, স্বাভাবিকভাবেই, প্যারিটিগুলি এসকিউগুলিতে মূলত "অদৃশ্য" এবং তাই এফ শেখার জন্য স্যাট সমাধান করা প্রয়োজন is

Answer 2

এটি একটি দুর্দান্ত প্রশ্ন। স্ট্যাটিস্টিকাল ক্যোয়ারী মডেলের শক্তি হ'ল এসকিউয়ের সাথে শেখার জন্য নিঃশর্ত নিম্নতর সীমা প্রমাণ করার ক্ষমতা - উদাহরণস্বরূপ, বহুবর্ষসংখ্যার পরিসংখ্যানমূলক প্রশ্নের সাথে সমতাটি শেখা যায় না।

আপনি যে ফর্মটি জিজ্ঞাসা করেছেন তার ফলাফল সম্পর্কে আমি অবগত নই, তবে সম্ভবত আমরা কিছু স্পষ্ট অনুপস্থিত ...