HIGHLIGHTS
- who: Icecream PDF Split&Merge from the State Universityu201d No GR, the state research program u201cDigital and space technologies, human security have published the research work: (2022) No, in the Journal: (JOURNAL)
SUMMARY
Алгоритмы обучения в компонентах самой образовательной системы - неотъемлемые элементы ее работы как при формировании баз знаний, стратегий обучения, процедур оценивания, так и при организации взаимодействия между системой и пользователями. Принципиально в проблеме обучения различают случаи, когда агент, подлежащий обучению, вообще не имеет никаких знаний о том, что он должен изучить, либо предполагается, что в процессе обучения на основе собственного опыта доступной агенту является информация, содержащаяся во множестве исходных примеров. Из исходного пространства гипотез выбирается отдельная гипотеза либо определенная группа (ансамбль) гипотез, на осно вании которых комбинируется результирующее предсказание, соответствующее наилучшей классификации. В других случаях априорные сведения о весовых значениях как правильно, так и неправильно классифицированных примеров последовательно используются для определения весовых значений исходных гипотез. Digital Transformation V. 28, No 4 Постановка задачи Для примеров из исходного множества (материала обучения) вырабатывается первая гипотеза h1, которая классифицирует одни обучающие примеры правильно, а другие - неправильно. В тех случаях, когда следующая гипотеза лучше справляется с задачей классификации примеров, веса неправильно классифицированных примеров, как правило, увеличиваются, а веса правильно классифицированных уменьшаются. Итоговая гипотеза-ансамбль представляет собой взвешенную мажоритарную комбинацию из всех M гипотез, каждая из которых имеет свой вес в соответствии с результатом, полученным при реализации процесса обучения. Известны различные варианты реализации алгоритма усиления, отличающиеся способами корректировки весовых коэффициентов исходных примеров и комбинирования гипотез. В исследовании рассматривали два варианта реализации процедуры обучения ансамбля: А - сопоставление стоимости примеров смежных последовательностей различных гипотез; B - предварительно формируемое множество дискретных значений обучающей функции для всех примеров ансамбля гипотез на основе результата анализа априорной информации, сопутствующей исходным гипотезам. В первую очередь это обусловлено реализацией механизма двойной коррекции сопоставляемых величин - весовых стоимостей примеров и соответствующих значений обучающего множества; коррекция этих величин осуществляется выбором их весовых коэффициентов с учетом априорных весов текущих гипотез. @@
ACRONYMS
LAY DEFINITIONS
- Hypothesis: A hypothesis (plural hypotheses) is a proposed explanation for a phenomenon. For a hypothesis to be a scientific hypothesis, the scientific method requires that one can test it
- Classification: Classification is a process related to categorization, the process in . . .
If you want to have access to all the content you need to log in!
Thanks :)
If you don't have an account, you can create one here.