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Erschienen in:
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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Black-Box and Data-Driven Computation

verfasst von : Rong Jin, Weili Wu, My T. Thai, Ding-Zhu Du

Erschienen in: Black Box Optimization, Machine Learning, and No-Free Lunch Theorems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Black box has been an important tool in studying computational complexity theory and has been used for establishing the hardness of problems. With an exponential growth in big data recently, data-driven computation has utilized black box as a tool for proving solutions to some computational problems. In this note, we present several observations on this new role of black box using reduction techniques in the computational complexity theory.

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Literatur
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Traub, J.F., Werschulz, A.G.: Complexity and Information. Oxford University Press, Oxford (1998)MATH
Metadaten
Titel
Black-Box and Data-Driven Computation
verfasst von
Rong Jin
Weili Wu
My T. Thai
Ding-Zhu Du
Copyright-Jahr
2021
Buch
Black Box Optimization, Machine Learning, and No-Free Lunch Theorems

Print ISBN: 978-3-030-66514-2

Electronic ISBN: 978-3-030-66515-9

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-66515-9_6

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