Sorting and Selection Problems in Partially Ordered Sets

Σε αυτή την εργασία παρουσιάζουμε κάποια αποτελέσματα από την βιβλιογραφία σχε­τικά με προβλήματα ταξινόμησης και επιλογής σε μερικώς διατεταγμένα σύνολα. Στο πρόβλημα ταξινόμησης μας δίνεται ένα μερικώς διατεταγμένο σύνολο U και, επιπλέον, μια συνάρτηση μαντείου. Έχουμε την δυνατότητα να συ­γκρίνουμε δύο στοιχεία του U, μόνο μέσω ερωτημάτων στη συνάρτηση μαντείου. Μπορούμε να συγκρίνουμε οποιαδήποτε δύο σημεία, το μαντείο μας επιστρέφει αν τα στοιχεία σχετίζονται καθώς και για την σχέση μεταξύ τους. Ο σκοπός μας είναι να ανακατασκευάσουμε την υποκείμενη, άγνωστη μερική διάταξη. Στο πρόβλημα k-­επιλογής, μας ζητείτε να βρούμε τα k­-μικρότερα στοιχεία στο ίδιο πλαίσιο. Ειδικότερα, εξετάζουμε δύο μοντέλα, το Μοντέλο Φραγμένου Πλάτους και το Μοντέλο Απαγορευμένων Συγκρίσεων. Στο Μοντέλο Φραγμένου Πλάτους μας δίνεται επιπλέον ένα άνω φράγμα w στο πλάτος της μερικής διάταξης. Το κύριο αποτέλεσμα που εξετάζουμε, σε αυτό το πλαίσιο, είναι ο βέλτιστος, ως προς τα ερωτή­ματα, Αλγόριθμος Entropy Sort, με O(n log n + nw) πολυπλοκότητα ερωτημάτων αλλά εκθετική πολυπλοκότητα χρόνου. Επιπλέον, εξετάζουμε κάποιους τυχαιοκρατικούς και ντετερμινιστικούς αλγορίθμους σε αυτό το πλαίσιο για το πρόβλημα επιλογής. Από την άλλη πλευρά, στο πλαίσιο του Μοντέλου Απαγορευμένων Συγκρίσεων, η συνάρτηση μαντείου ορίζεται κάπως διαφορετικά, καθώς δεν επιτρέπεται η σύγκριση όλων των ζευγών σημείων, ενώ επιπλέον δύο στοιχεία όταν συγκρίνονται, πάντα σχετίζονται (απλά δεν γνωρίζουμε την σχέση τους). Όταν δεν μας επιτρέπεται να συγκρίνουμε τα δύο στοιχεία a, b∙ συμπεραίνουμε αυτές τις σχέσεις (αν υπάρχουν) μέσω της μεταβατικότητας. Μας δίνεται, επίσης, ένα μη ­κατευθυνόμενο γράφημα συγκρίσεων G = (V, E), όπου υπάρχει η ακμή {a, b} αν τα δύο στοιχεία μπορούν να συγκριθούν. Επιπλέον, με q συμβολίζουμε τον αριθμό των ακμών που λείπουν. Σε αυτό το πλαίσιο παρουσιάζουμε τον αλγόριθμο με O((q +n) log((n^2)/q)) πολυπλοκότητα ερωτημάτων και O(n^ω) χρονική πολυπλοκότητα, όπου ω είναι ο εκθέτης του πολλαπλασιασμού πινάκων. Τέλος, εξετάζουμε τις ειδικές περιπτώσεις χορδικών γραφημάτων και γραφημάτων συγκρισιμότητας, όπου δείχνουμε αλγορίθμους, με O(n log n) πολυπλοκότητα ερωτημάτων και O(n^ω) χρονική πολυπλοκότητα.In this thesis we present some results from the literature regarding sorting and selec­tion problems in partially ordered sets. In the sorting problem we are given a partially ordered set U and access to an oracle function. We are able to compare two elements of U, only by querying the oracle function. Our goal is to retrieve the underlying unknown partial order. In the k-selection problem, we are re­quired to find the k­-smallest elements in the same setting. In particular we examine two models, the Width­-Based Model and the Forbidden Comparisons Model. In the Width­-Based Model we are additionally given an upper bound w on the width of the un­derlying poset. The main result we present in this setting is the query-­οptimal Entropy Sort algorithm with O(n log n + nw) query complexity, but exponential overall time. We also examine some randomized and deterministic algorithms in this setting for the selection problem. On the other hand, the Forbidden Comparisons Model, the oracle function is defined slightly differently, since we are not allowed to compare the two elements a, b; we deduce their relations (is they are related) through transitivity. We are also given an undirected comparison graph G = (V, E), where there exists the edge {a, b} if the two elements can be compared. Moreover, we denote with q the number of missing edges. In this setting we present the algorithm in with O((q +n) log((n^2) /q)) query complexity and O(n^ω) time complexity, where ω is the exponent of the matrix multiplication. Lastly, we examine the special cases of chordal and comparability graphs, where we present an algorithm with O(n log n) query and O(n^ω) time complexity, respectively

Cognitive-developmental learning for a humanoid robot : a caregiver's gift

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2004.Includes bibliographical references (p. 319-341).(cont.) which are then applied to developmentally acquire new object representations. The humanoid robot therefore sees the world through the caregiver's eyes. Building an artificial humanoid robot's brain, even at an infant's cognitive level, has been a long quest which still lies only in the realm of our imagination. Our efforts towards such a dimly imaginable task are developed according to two alternate and complementary views: cognitive and developmental.The goal of this work is to build a cognitive system for the humanoid robot, Cog, that exploits human caregivers as catalysts to perceive and learn about actions, objects, scenes, people, and the robot itself. This thesis addresses a broad spectrum of machine learning problems across several categorization levels. Actions by embodied agents are used to automatically generate training data for the learning mechanisms, so that the robot develops categorization autonomously. Taking inspiration from the human brain, a framework of algorithms and methodologies was implemented to emulate different cognitive capabilities on the humanoid robot Cog. This framework is effectively applied to a collection of AI, computer vision, and signal processing problems. Cognitive capabilities of the humanoid robot are developmentally created, starting from infant-like abilities for detecting, segmenting, and recognizing percepts over multiple sensing modalities. Human caregivers provide a helping hand for communicating such information to the robot. This is done by actions that create meaningful events (by changing the world in which the robot is situated) thus inducing the "compliant perception" of objects from these human-robot interactions. Self-exploration of the world extends the robot's knowledge concerning object properties. This thesis argues for enculturating humanoid robots using infant development as a metaphor for building a humanoid robot's cognitive abilities. A human caregiver redesigns a humanoid's brain by teaching the humanoid robot as she would teach a child, using children's learning aids such as books, drawing boards, or other cognitive artifacts. Multi-modal object properties are learned using these tools and inserted into several recognition schemes,by Artur Miguel Do Amaral Arsenio.Ph.D

Personality Identification from Social Media Using Deep Learning: A Review

Social media helps in sharing of ideas and information among people scattered around the world and thus helps in creating communities, groups, and virtual networks. Identification of personality is significant in many types of applications such as in detecting the mental state or character of a person, predicting job satisfaction, professional and personal relationship success, in recommendation systems. Personality is also an important factor to determine individual variation in thoughts, feelings, and conduct systems. According to the survey of Global social media research in 2018, approximately 3.196 billion social media users are in worldwide. The numbers are estimated to grow rapidly further with the use of mobile smart devices and advancement in technology. Support vector machine (SVM), Naive Bayes (NB), Multilayer perceptron neural network, and convolutional neural network (CNN) are some of the machine learning techniques used for personality identification in the literature review. This paper presents various studies conducted in identifying the personality of social media users with the help of machine learning approaches and the recent studies that targeted to predict the personality of online social media (OSM) users are reviewed