Mathématiques d'apprentissage automatique basées sur un treillis

Il s'agit du troisième article d'une série d'articles (liens vers les premier et deuxième articles) décrivant un système d'apprentissage automatique basé sur la théorie des treillis, intitulé "VKF-system". Il utilise une approche structurelle (théorie du réseau) pour la présentation d'exemples d'apprentissage et de leurs fragments, considérés comme les causes de la propriété cible. Le système calcule ces fragments comme des similitudes entre certains sous-ensembles des exemples d'apprentissage. Il existe une théorie algébrique de ces représentations appelée Analyse de Concept Formelle (AFP).



Cependant, le système décrit utilise des algorithmes probabilistes pour éliminer les inconvénients de l'approche illimitée. Détails ci-dessous ...



Applications AFP



introduction



Nous commencerons par démontrer notre approche appliquée à un problème scolaire.



, .



, : ( ) .



, , ( ).



— .



, :



" " (A),

" " (B),

" " (C),

" " (D),

" " (E).

.



A B C D E
1 1 0 1 1 1
1 0 1 0 0 1
0 1 0 1 1 0
0 0 1 0 1 0
? 1 0 1 0 1


( ) ( ) .



{,},{E},



( , ), — .



{E} {A,C,E}, , .. . -. ( ), , .



:



{,},{D},



, .

.., .., .. (.). . 2: , M.: URSS, 2020, 238 . ISBN 978-5-382-01977-2



, " -", {D} {A,C,D,E} ().



1.



- . , " - ". . ( ) , .



(= ) — (G,M,I), G M — , IG×M. G M , . , gIm g,mI, , g m.



AG BM



A={mM|gA(gIm)},B={gG|mB(gIm)};



A — , A, B — , B. ():2G2M ():2M2G (= ) (G,M,I).



(= ) (G,M,I) A,B, AG, BM, A=B B=A. A A,B (=) , B (=). (G,M,I) L(G,M,I).



, L(G,M,I)



A1,B1A2,B2=(A1A2),B1B2,A1,B1A2,B2=A1A2,(B1B2).



: A,BL(G,M,I), gG mM



CbO(A,B,g)=(A{g}),B{g},CbO(A,B,m)=A{m},(B{m}).



CbO, "--" (Close-by-One (CbO)), L(G,M,I).



CbO



(G,M,I) — , A1,B1,A2,B2L(G,M,I), gG mM.



A1,B1A2,B2CbO(A1,B1,g)CbO(A2,B2,g),A1,B1A2,B2CbO(A1,B1,g)CbO(A2,B2,g).



2.



, :



  1. ( ) .



  2. (NP-).



  3. .



  4. '' , .





1 , ( ):



MG m1 m2 mn
g1 0 1 1
g2 1 0 1
gn 1 1 0


, G{gi1,,gik},{mi1,,mik} . 2n .



, , n=32, 128 , 2n 237 , .. 16 !



2 . .. (- ).



3 4 . , "" -, . — , , "" -



1eaaea[1eca],



( ... ) p=a/n0, - m=cn, n.



, 1eaaea , , a >1.



.



3.



- . ( - ).



, , , .



(, , , ). .



, , (-).



input:  (G,M,I),   CbO( , )
result:   <A,B>
X=G U M; 
A = M'; B = M;  
C = G; D = G';
while (A!=C || B!= D) {
           x  X;
        <A,B> = CbO(<A,B>,x);
        <C,D> = CbO(<C,D>,x);
}


. , ( )



(n+k)22kn=2+(nk)22kn2



, n — , k — .



, .. .



4. -



, , .



(G,M,I). O - ( -).



T .



, A,BL(G,M,I). - VKF-hypothesis A,B, - oO, B{o}.





input:  N -  
result:   S   
while (i<N) {
           <A,B>  (G,M,I);
        hasObstacle = false;
        for (o in O) {
            if (B   {o}') hasObstacle = true;
        }
        if (hasObstacle == false) {
                S = S U {<A,B>};
                i = i+1;
        }
}


B{o} B A,B ( ) - o.



, -.



(, "--") , - .



.



input:  T       
input:   S   -
for (x in T) {
        target(x) = false;
        for (<A,B> in S) {
            if (B is a part of {x}') target(x) = true;
        }
}


, - .



x ε-, - A,B B{x} ε.



N , .



n=|M|, ε>0 1>δ>0 S -



N2(n+1)2log2δε



>1δ , ε- $x$ - A,BS, .. B{x}.



. .. . .. .





, . "-" . .. .



.



. , , , .



.




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