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通过发现概念层次结构进行学习。 (英语) Zbl 0916.68127号

摘要:我们提出了一种新的机器学习方法,该方法在给定一组训练示例的情况下,根据中间概念及其定义的层次结构归纳出目标概念的定义。这有效地将问题分解为更小、更不复杂的问题。该方法受到了用于开关电路设计的布尔函数分解方法的启发。为了解决寻找最优分解的高时间复杂度问题,我们提出了一种次优启发式算法。该方法在程序HINT(Hierarchy INduction Tool)中实现,并使用一组人工和真实世界的学习问题进行了实验评估。特别是,评估涉及分解的泛化特性及其发现有意义层次的能力。实验表明,HINT在这两方面都表现良好。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
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全文: 内政部