Компьютерные науки > Логика в компьютерных науках [представлена 8 сентября 2026 года] Название: Fiting and Learning stability-propositional Formulas View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Для конечного набора долларовых долларов буолевских функций мы рассматриваем класс предлагаемых формул, построенных с использованием этих функций в долларах США как соединительные. При каждом возможном выборе долларов США мы выясняем сложность различных проблем, связанных с подстройкой и обучением. К их числу относятся: поиск формулы, подходящей для данной маркировочной выборки, нахождение небольшой (алгоритм Оккама), сведение к минимуму числа неправильно классифицированных примеров в тех случаях, когда выборка не осуществимо (эмпирическая минимизация риска) и несколько форм обучения ПАК. Наши результаты применимы как к формулам (представленным в виде деревьев), так и к схемам. Мы также кратко обсуждаем положение дел с теми же вопросами в отношении других видов проекционных фрагментов. Загрузка ссылок и цитат... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?) Подключённые документы (что такое подсоединенные бумаги?) Litmaps (Литмпапс?) Skite Smart Citations (Каков умный цитаты?) Код, данные и средства массовой информации, связанные с этой статьей альфаXiv (какая буквенная клавиатура?) Катализированный код для документов (что представляет собой катализатор?), Дагшхуб (что есть DagsHub?) Gotit.pub (Кем является ГотитПуб?) Хаггинг Фокс (черезмерное…
Установка и обучение на основе ограниченных диффузных формул
arXiv: 2609.08961v1 Annuales Type: recver Brief: Для конечного набора функций Булева мы считаем класс предлагаемых формул, построенных с использованием функций в долл. США как соединительных. При каждом возможном выборе долларов США мы выясняем сложность различных проблем, связанных с подстройкой и обучением. К их числу относятся: поиск формулы, подходящей для данной маркировочной выборки, нахождение небольшой (алгоритм Оккама), сведение к минимуму числа неправильно классифицированных примеров в тех случаях, когда выборка не осуществимо (эмпирическая минимизация риска) и несколько форм обучения ПАК. Наши результаты применимы как к формулам (представленным в виде деревьев), так и к схемам. Мы также кратко обсуждаем положение дел с теми же вопросами в отношении других видов проекционных фрагментов.