Learning probabilistic automata : a study in state distinguishability
Visualitza/Obre
1-s2.0-S0304397512009309-main.pdf (323,8Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/18260
Tipus de documentArticle
Data publicació2013-02-18
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
ProjectePASCAL2 - Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning 2 (EC-FP7-216886)
Abstract
Known algorithms for learning PDFA can only be shown to run in time polynomial in the so-called distinguishability μ of the target machine, besides the number of states and the usual accuracy and confidence parameters. We show that the dependence on μ is necessary in the worst case for every algorithm whose structure resembles existing ones. As a technical tool, a new variant of Statistical Queries termed View the MathML source-queries is defined. We show how to simulate View the MathML source-queries using classical Statistical Queries and show that known PAC algorithms for learning PDFA are in fact statistical query algorithms. Our results include a lower bound: every algorithm to learn PDFA with queries using a reasonable tolerance must make Ω(1/μ1−c) queries for every c>0. Finally, an adaptive algorithm that PAC-learns w.r.t. another measure of complexity is described. This yields better efficiency in many cases, while retaining the same inevitable worst-case behavior. Our algorithm requires fewer input parameters than previously existing ones, and has a better sample bound.
CitacióB. Balle; Castro, J.; Gavaldà, R. Learning probabilistic automata : a study in state distinguishability. "Theoretical computer science", 18 Febrer 2013, vol. 473, p. 46-60.
ISSN0304-3975
Versió de l'editorhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304397512009309
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
1-s2.0-S0304397512009309-main.pdf | 323,8Kb | Accés restringit |