In this article, we study the relationship between notions of depth for sequences, namely, Bennett's notions of strong and weak depth, and deep $\Pi^0_1$ classes, introduced by the authors and motivated by previous work of Levin. For the first main result of the study, we show that every member of a $\Pi^0_1$ class is order-deep, a property that implies strong depth. From this result, we obtain new examples of strongly deep sequences based on properties studied in computability theory and algorithmic randomness. We further show that not every strongly deep sequence is a member of a deep $\Pi^0_1$ class. For the second main result, we show that the collection of strongly deep sequences is negligible, which is equivalent to the statement that the probability of computing a strongly deep sequence with some random oracle is 0, a property also shared by every deep $\Pi^0_1$ class. Finally, we show that variants of strong depth, given in terms of a priori complexity and monotone complexity, are equivalent to weak depth.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
43+阅读 · 2024年1月25日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
43+阅读 · 2024年1月25日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员