Sequential and parallel complexity of learning DFA
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/372065
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació1993
EditorUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 4.0 Internacional
Abstract
It is known that the class of deterministic finite automata is polynomial
time learnable by using membership and equivalence queries. We investigate the query complexity of learning deterministic finite automata, i.e., the number of membership and equivalence queries made during the process of learning.
We prove lower bounds on the number of alternations between membership
and equivalence queries, and also show that a trade-off exists, allowing us to reduce the number of equivalence queries at the price of increasing the number of membership queries. Finally, we study learning in a parallel model, the CRCW PRAM. We prove a lower bound on the parallel time needed for learning and design an algorithm that asymptotically achieves this bound.
CitacióBalcázar Navarro, J.L.; Díaz, J.; Gavaldà, R. Sequential and parallel complexity of learning DFA. A: "Proceedings of the 4th Barcelona-Ulm Workshop on Probabilistic Complexity Classes and Nonuniform Computational Models". Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics, 1993,
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
PCCNCM_93_08_Se ... nd Parallel Complexity.pdf | 1,269Mb | Visualitza/Obre |