Aprendizado de máquina baseado em treliça

Este é o terceiro artigo de uma série de artigos (links para o primeiro e o segundo artigo ) descrevendo um sistema de aprendizado de máquina baseado na teoria da rede, intitulado "Sistema VKF". Utiliza uma abordagem estrutural (teórica da estrutura) para a apresentação de exemplos de treinamento e seus fragmentos, considerados as causas da propriedade alvo. O sistema calcula esses fragmentos como semelhanças entre alguns subconjuntos dos exemplos de treinamento. Existe uma teoria algébrica de tais representações chamada Análise Formal de Conceitos (AFP).



No entanto, o sistema descrito utiliza algoritmos probabilísticos para eliminar as desvantagens da abordagem ilimitada. Detalhes abaixo ...



Aplicações AFP



Introdução



Começaremos demonstrando nossa abordagem aplicada a um problema escolar.



, .



, : ( ) .



, , ( ).



— .



, :



" " (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 — , I⊆G×M. G M , . , gIm ⟨g,m⟩∈I, , g m.



A⊆G B⊆M



A′={m∈M|∀g∈A(gIm)},B′={g∈G|∀m∈B(gIm)};



A′ — , A, B′ — , B. (⋅)′:2G→2M (⋅)′:2M→2G (= ) (G,M,I).



(= ) (G,M,I) ⟨A,B⟩, A⊆G, B⊆M, A′=B B′=A. A ⟨A,B⟩ (=) , B (=). (G,M,I) L(G,M,I).



, L(G,M,I)



⟨A1,B1⟩∨⟨A2,B2⟩=⟨(A1∪A2)″,B1∩B2⟩,⟨A1,B1⟩∧⟨A2,B2⟩=⟨A1∩A2,(B1∪B2)″⟩.



: ⟨A,B⟩∈L(G,M,I), g∈G m∈M



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,B2⟩∈L(G,M,I), g∈G m∈M.



⟨A1,B1⟩≤⟨A2,B2⟩⇒CbO(⟨A1,B1⟩,g)≤CbO(⟨A2,B2⟩,g),⟨A1,B1⟩≤⟨A2,B2⟩⇒CbO(⟨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 . , "" -, . — , , "" -



1−e−a−a⋅e−a⋅[1−e−c⋅a],



( ... ) p=a/n→0, - m=c⋅n→∞, n→∞.



, 1−e−a−a⋅e−a , , 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)22k⋅n=2+(n−k)22k⋅n≥2



, n — , k — .



, .. .



4. -



, , .



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



T .



, ⟨A,B⟩∈L(G,M,I). - VKF-hypothesis ⟨A,B⟩, - o∈O, 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 -



N≥2⋅(n+1)−2⋅log2⁡δε



>1−δ , ε- $x$ - ⟨A,B⟩∈S, .. B⊆{x}′.



. .. . .. .





, . "-" . .. .



.



. , , , .



.




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