Apprenabilité de classes de concepts structurés

par Pascal Jappy

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Olivier Gascuel.

Soutenue en 1997

à Montpellier 2 .


  • Résumé

    En apprentissage, le choix de la representation des donnees determine a la fois la difficulte de la tache et la qualite du resultat. La plupart des travaux existants se preoccupent de classes de concepts booleennes, souvent simples a apprendre mais d'une expressivite limitee. En revanche, les langages dits structures, offrent une puissance de representation plus importante au prix d'une plus grande complexite. Si bien qu'il est necessaire de trouver un compromis entre les notions antagonistes que sont expressivite et complexite. Dans cette these, nous etudions formellement ce probleme, en nous interessant a plusieurs classes de langages structures. Dans un premier temps, nous etendons les trois classes apprenables de formules booleennes k-monome, k-dnf et k-dl a des formalismes plus complexes. Plus exactement, nous remplacons les monomes qui les composent par des termes structures. Puis, nous etendons le modele pac et plusieurs techniques de preuve pour prendre en compte ces nouvelles representations. Enfin, nous prouvons que les classes etendues precedemment conservent leurs bonnent proprietes en montrant qu'elles sont apprenables dans notre modele generalise. Dans un deuxieme temps, nous nous interessons a l'apprenabilite robuste de deux classes de langages logiques etudies en programmation logique inductive : les clauses ij-determinees et les clauses l-locales. Nous montrons que ces deux classes pac apprenables ne permettent pas l'apprentissage robuste.

  • Titre traduit

    On the learnability of structural concept classes


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  • Détails : 114 f
  • Annexes : Bibliogr.: [5] f. "in fine

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  • Accessible pour le PEB
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