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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Lower Bounds for Linear Decision Trees with Bounded Weights

verfasst von : Kei Uchizawa, Eiji Takimoto

Erschienen in: SOFSEM 2015: Theory and Practice of Computer Science

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, we consider a linear decision tree such that a linear threshold function at each internal node has a bounded weight: the sum of the absolute values of its integer weights is at most

w

. We prove that if a Boolean function

f

is computable by such a linear decision tree of size (i.e., the number of leaves)

s

and rank

r

, then

f

is also computable by a depth-2 threshold circuit containing at most

s

(2

w

 + 1)

r

threshold gates with weight at most (2

w

 + 1)

r

 + 1

in the bottom level. Combining a known lower bound on the size of depth-2 threshold circuits, we obtain a 2

Ω(

n

/log

w

)

lower bound on the size of linear decision trees computing the Inner-Product function modulo 2, which improves on the previous bound

$2^{\sqrt{n}}$

if

$w=2^{o(\sqrt{n})}$

.

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Metadaten
Titel
Lower Bounds for Linear Decision Trees with Bounded Weights
verfasst von
Kei Uchizawa
Eiji Takimoto
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-46078-8_34