Détail de la notice
Titre du Document
On a generalization complexity measure for boolean functions
Joint Conference on Neural Networks
Auteur(s)
FRANCO Leonardo ; ANTHONY Martin
Corporation(s) du ou des auteurs
Institute of Electrical and Electronics Engineers USA (Organisateur de congrès)
Résumé
We analyze Boolean functions using a recently proposed measure of their complexity. This complexity measure, motivated by the aim of relating the complexity of the functions with the generalization ability that can be obtained when the functions are implemented in feed-forward neural networks, is the sum of two components. The first of these is related to the 'average sensitivity' of the function and the second is, in a sense, a measure of the 'randomness' or lack of structure of the function. In this paper, we investigate the importance of using the second term in the complexity measure. We also explore the existence of very complex Boolean functions, considering, in particular, the symmetric Boolean functions.
Editeur
IEEE
Type du document
Conférence : International Joint Conference on Neural Networks, Budapest, HUN, 2004-07-25
Identifiant
ISSN : ISBN : 0-7803-8359-1
Source
A. 2004, [Vol2, 973-978] [bibl. : 19 ref.] [nb. vol. : 4]
Langue
Anglais
Pour les membres de la communauté du CNRS, ce document est autorisé à la reproduction à titre gratuit.
Pour les membres des communautés hors CNRS, la reproduction de ce document à titre onéreux sera fournie sous réserve d’autorisation du Centre Français d’exploitation du droit de Copie.

Pour bénéficier de nos services (strictement destinés aux membres de la communauté CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique), de l'ESR français (Enseignement Supérieur et Recherche), et du secteur public français & étranger) :