Learning Matrix Functions over Rings (Extended Abstract)
Notice bibliographique
Résumé
) Nader H. Bshouty 1 and Christino Tamon ?2 and David K. Wilson 1 1 Dept. Computer Science, University of Calgary, 2500 University Drive NW, Calgary, AB, T2N 1N4 Canada 2 Dept. Mathematics and Computer Science, Clarkson University, P.O. Box 5815, Potsdam, NY 13699-5815, U.S.A. Abstract. Let R be a commutative Artinian ring with identity and let X be a finite subset of R. We present an exact learning algorithm with a polynomial query complexity for the class of functions representable as f(x) = n Y i=1 A i (x i ) where for each 1 i n, A i is a matrix-valued mapping A i : X ! R m i \\Thetam i+1 and m1 = mn+1 = 1. These functions are referred to as matrix functions. Our algorithm uses a decision tree based hypothesis class called decision programs that takes advantage of linear dependencies. We also show that the class of matrix functions is equivalent to the class of decision programs. Our learning algorithm implies the following results. 1. Multivariate p...
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».