ラベル付きグラフからのウォークの多項式時間学習
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概要
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本稿では,未知の歩行π_*をグラフの正例から学習する問題を考察する.ここでは,学習モデルとしてAngluinの質問学習モデル(Angluin, Machine Learning 2, 1988)を採用する.任意のグラフGはπ_*が埋め込まれているとき,π_*の正例であるといい,それ以外のとき,π_*の負例であるという.所属性質問とは,任意のグラフを与えて,それが正例であるか,負例であるかを問うことである.主結果として,辺が重ならないような(辺非重複)埋め込み写像だけを許した歩行のクラスに対して,未知の歩行を一つの正例とO(m+n)個の所属性質問から学習する多項式時間アルゴリズムを与えた.ここで,mは未知の歩行の長さであり,nは正例として与えられたグラフのサイズである.さらに,頂点が重ならないような場合と辺が重ならないような場合の両方のクラスで,未知の歩行を正負例だけから予測する問題は,DNF(積和形論理式)の正負例からの予測問題と同程度に難しいことがわかった.
- 2008-04-11
著者
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