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General Inductive Inference Types Based on Linearly-Ordered Sets

机译:基于线性序集的一般归纳推断类型

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摘要

In this paper, we reconsider the definitions of procrastinating learning machines. In the original definition of Freivalds and Smith, constructive ordinals are used to bound mindchanges. We investigate the possibility of using arbitrary linearly ordered sets to bound mindchanges in a similar way. It turns out that using certain ordered sets it is possible to define inductive inference types more general than the previously known ones. We investigate properites of the new inductive inference types and compare them to other types.
机译:在本文中,我们重新考虑了拖延学习机的定义。在弗莱瓦尔兹和史密斯的最初定义中,建设性的序数被用来约束思想的改变。我们研究了使用任意线性有序集以类似方式绑定思维变化的可能性。事实证明,使用某些有序集可以定义比以前已知的归纳推理类型更通用的归纳推理类型。我们研究了新的归纳推理类型的属性,并将它们与其他类型的属性进行比较。

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