subregular classes

新的“反黄金定理”可从正样本中识别语言

研究人员开发了一个新的定理，称为“反黄金定理”，该定理证明了某些语言仅使用正样本即可识别。该方法利用递归对比算子和通过对比估计训练的、具有容量约束的评分器。该方法实现了PAC条件识别，这意味着它可以在样本复杂度多项式地依赖于关键参数的情况下，将大多数正样本的排名置于负扰动之上。该定理的假设已在可替换的上下文无关语言和子正则类中得到实例化，并对该定理在轻微上下文敏感语言层级中的位置提出了一个开放性猜想。