Record #868365 - RWTH Publications

DFG project G:(GEPRIS)389872375

Deskriptive Komplexität des Maschinellen Lernens

Coordinator	Professor Dr. Martin Grohe
Grant period	2017 - 2022
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)389872375

Note: Die deskriptive Komplexitätstheorie stellt eine Beziehung zwischen der algorithmischen und der sprachlichen Komplexität von Berechnungsproblemen her. In diesem Projekt übertragen wir den Ansatz der deskriptiven Komplexitätstheorie auf das maschinelle Lernen: Wir versuchen, effiziente Lernbarkeit anhand der deskriptiven Komplexität der Modelle zu erklären, das heißt, anhand der sprachlichen Ressourcen, die erforderlich sind, um die Modelle zu beschreiben.Unsere Arbeit soll auch als Grundlage für einen stärker deklarativen Zugang zum maschinellen Lernen dienen, in dem die Modelle (Klassen von Hypothesen) von den Lösern (Optimierungsalgorithmen, die die besten Hypothesen berechnen) entkoppelt werden.Anwendungen unseres logischen Rahmens für das maschinelle Lernen sehen wir am ehesten in logik-affinen Gebieten wie der automatischen Verifikation oder den Datenbaksystemen. Wir werden solche Anwendungen aktiv verfolgen.

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Dissertation / PhD Thesis van Bergerem, S.RWTH* ; Grohe, M. (Thesis advisor)RWTH* ; Siebertz, S. (Thesis advisor)
Descriptive complexity of learning
Aachen : RWTH Aachen University 1 Online-Ressource : Illustrationen (2023) [10.18154/RWTH-2023-02554]2023 = Dissertation, RWTH Aachen University, 2023 OpenAccess Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS