Given a partition of a graph into connected components, the membership oracle asserts whether any two vertices of the graph lie in the same component or not. We prove that for $n\ge k\ge 2$, learning the components of an $n$-vertex hidden graph with $k$ components requires at least $\frac{1}{2}(n-k)(k-1)$ membership queries. This proves the optimality of the $O(nk)$ algorithm proposed by Reyzin and Srivastava (2007) for this problem, improving on the best known information-theoretic bound of $\Omega(n\log k)$ queries. Further, we construct an oracle that can learn the number of components of $G$ in asymptotically fewer queries than learning the full partition, thus answering another question posed by the same authors. Lastly, we introduce a more applicable version of this oracle, and prove asymptotically tight bounds of $\widetilde\Theta(m)$ queries for both learning and verifying an $m$-edge hidden graph $G$ using this oracle.


翻译:如果将图表分割成相连接的组件,会籍代表将声明,图中的任何两个顶点是否位于同一个组件中。我们证明,对于$n\ge k\ge 2$,学习一个含有美元元件的顶点隐藏图形的组件需要至少$\frac{1 ⁇ 2}(n-k(k)-1)2}(n-k)(k)(k)-1)会员询问。这证明了雷津和斯里瓦斯塔娃(2007年)为这一问题提议的O(nk)$算法的最佳性,改进了美元(n\log k)查询中最已知的信息-理论约束。此外,我们建造了一个甲骨牌,能够从非常规角度了解美元隐藏的元件数,而不是学习全部分割,从而解答同一位作者提出的另一个问题。最后,我们引入了一个更适用的这个顶点的版本,并且证明,对于使用这个或轴来学习和核实一个以美元值为美元隐藏的G$G$的顶点查询来说,“ $-m” 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
155+阅读 · 2020年5月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
论文浅尝 | EARL: Joint Entity and Relation Linking for QA over KG
开放知识图谱
6+阅读 · 2018年10月30日
笔记 | Deep active learning for named entity recognition
黑龙江大学自然语言处理实验室
24+阅读 · 2018年5月27日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月16日
Arxiv
7+阅读 · 2021年10月19日
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月14日
Arxiv
6+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
3+阅读 · 2018年8月27日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月7日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
论文浅尝 | EARL: Joint Entity and Relation Linking for QA over KG
开放知识图谱
6+阅读 · 2018年10月30日
笔记 | Deep active learning for named entity recognition
黑龙江大学自然语言处理实验室
24+阅读 · 2018年5月27日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月16日
Arxiv
7+阅读 · 2021年10月19日
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月14日
Arxiv
6+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
3+阅读 · 2018年8月27日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员