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用核方法学习不及物互惠关系。 (英语) Zbl 1188.68234号

摘要:在决策、心理学、博弈论和生物学等不同领域,人们观察到人类和动物定义的成对比较数据(如偏好关系)可能是不及物的。非及物关系不能用现有的机器学习方法(如排名模型)建模,因为这些模型具有很强的及物性。更具体地说,在随机环境中,互易性通常是概率关系(如选择概率)的特征,已经正式表明,排名模型总是满足众所周知的强随机传递性。鉴于排名模型的这种局限性,我们提出了一种新的核函数,该核函数与正则化最小二乘算法一起能够在传递性违规不能被视为噪声的问题中推断出不及物的互易关系。在这种方法中,核心函数定义了从学习及物关系到学习不及物关系的过渡,引入Kronecker产品来表示后一种关系。此外,我们在两个基准问题(一个在博弈论中,另一个在理论生物学中)上实证证明,我们的算法优于无法学习不及物互惠关系的方法。

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68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
91B06型 决策理论
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