This HTML5 document contains 44 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n17http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n10http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n13http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F67985807%3A_____%2F05%3A00405663%21RIV06-AV0-67985807/
n6http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F67985807%3A_____%2F05%3A00405663%21RIV06-AV0-67985807
rdf:type
skos:Concept n18:Vysledek
dcterms:description
OBDDs with a fixed variable ordering are used successfully as data structure in experiments with learning heuristics based on examples. In this paper, it is shown that, for some functions, it is necessary to develop an algorithm to learn also a good OBDD variable ordering. There are functions with the following properties. They have OBDDs of linear size for optimal variable orderings. But for all but a small fraction of all variable orderings one needs large size to represent a list of randomly chosen examples. These properties are shown for simple functions like the multiplexer and the inner product. OBDDs with a fixed variable ordering are used successfully as data structure in experiments with learning heuristics based on examples. In this paper, it is shown that, for some functions, it is necessary to develop an algorithm to learn also a good OBDD variable ordering. There are functions with the following properties. They have OBDDs of linear size for optimal variable orderings. But for all but a small fraction of all variable orderings one needs large size to represent a list of randomly chosen examples. These properties are shown for simple functions like the multiplexer and the inner product. OBDD s pevně zvoleným uspořádáním proměnných jsou úspěšně používány jako datová struktura v experimentech s heuristikami na učení na základě příkladů. V tomto článku je ukázáno, že pro některé funkce je potřeba vyvinout také algoritmus pro nalezení dobrého uspořádání proměnných. Existují funkce s následujícími vlastnostmi. Mají OBDD lineární velikosti pro optimální uspořádání proměnných. Na druhé straně, pro převážnou většinu uspořádání proměnných je nezbytné veliké OBDD pro reprezentaci seznamu náhodně vybraných příkladů. Tyto vlastnosti jsou dokázány pro funkce multiplexoru a vnitřního součinu.
dcterms:title
On the Influence of the Variable Ordering for Algorithmic Learning using OBDDs On the Influence of the Variable Ordering for Algorithmic Learning using OBDDs Vliv uspořádání proměnných na algoritmické učení pomocí OBDD
skos:prefLabel
On the Influence of the Variable Ordering for Algorithmic Learning using OBDDs On the Influence of the Variable Ordering for Algorithmic Learning using OBDDs Vliv uspořádání proměnných na algoritmické učení pomocí OBDD
skos:notation
RIV/67985807:_____/05:00405663!RIV06-AV0-67985807
n3:strany
160;177
n3:aktivita
n14:P n14:Z
n3:aktivity
P(GA201/98/0717), Z(AV0Z10300504)
n3:cisloPeriodika
-
n3:dodaniDat
n6:2006
n3:domaciTvurceVysledku
n17:3559491
n3:druhVysledku
n8:J
n3:duvernostUdaju
n15:S
n3:entitaPredkladatele
n13:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
534474
n3:idVysledku
RIV/67985807:_____/05:00405663
n3:jazykVysledku
n9:eng
n3:klicovaSlova
OBDD; variable ordering; algorithmic learning
n3:klicoveSlovo
n4:variable%20ordering n4:algorithmic%20learning n4:OBDD
n3:kodStatuVydavatele
US - Spojené státy americké
n3:kontrolniKodProRIV
[338EA2963099]
n3:nazevZdroje
Information and Computation and Information and Control
n3:obor
n12:BA
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
3
n3:projekt
n10:GA201%2F98%2F0717
n3:rokUplatneniVysledku
n6:2005
n3:svazekPeriodika
201
n3:tvurceVysledku
Savický, Petr Wegener, I. Krause, M.
n3:zamer
n7:AV0Z10300504
s:issn
0890-5401
s:numberOfPages
18