Partitioning in signal processing using the object migration automaton and the pursuit paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Data in all Signal Processing (SP) applications is being generated super-exponentially, and at an ever increasing rate. A meaningful way to pre-process it so as to achieve feasible computation is by Partitioning the data [5]. Indeed, the task of partitioning is one of the most difficult problems in computing, and it has extensive applications in solving real-life problems, especially when the amount of SP data (i.e., images, voices, speakers, libraries etc.) to be processed is prohibitively large. The problem is known to be NP-hard. The benchmark solution for this for the Equi-partitioning Problem (EPP) has involved the classic field of Learning Automata (LA), and the corresponding algorithm, the Object Migrating Automata (OMA) has been used in numerous application domains. While the OMA is a fixed structure machine, it does not incorporate the Pursuit concept that has, recently, significantly enhanced the field of LA. In this paper, we pioneer the incorporation of the Pursuit concept into the OMA. We do this by a non-intuitive paradigm, namely that of removing (or discarding) from the query stream, queries that could be counter-productive. This can be perceived as a filtering agent triggered by a pursuit-based module. The resulting machine, referred to as the Pursuit OMA (POMA), has been rigorously tested in all the standard benchmark environments. Indeed, in certain extreme environments it is almost ten times faster than the original OMA. The application of the POMA to all signal processing applications is extremely promising.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».