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Tran，安C。；延斯·迪特里希；Hans W.Guesgen。；斯蒂芬·马斯兰

并行对称类表达式学习。 （英语） Zbl 1434.68462号

J.马赫。学习。物件。 18（2017-2018），第64号论文，34页（2017）.
摘要：在机器学习中，人们经常会遇到数据集，其中一个一般模式被相对较少的例外情况所违反（例如，企鹅等例子违反了所有鸟类都会飞的规则）。这使概念学习过程复杂化，并可能导致拒绝一些涵盖许多情况的简单且富有表现力的规则。本文提出了一种在描述逻辑学习中解决这一问题的方法，即计算正反例的部分描述（不一定完全完整）并将其组合。我们的对称并行类表达式学习该方法支持生成包含异常模式的通用规则。我们证明，与标准方法相比，该算法在一些典型数据集上提供了明显更好的结果（就准确性、搜索空间覆盖和学习时间等指标而言）。此外，该方法还有一个额外的好处，即可以相对简单地进行并行化，导致在现代计算机上更快地探索搜索树。

引用于三文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68T27型 人工智能中的逻辑

关键词：

描述逻辑学习；平行；对称的；例外

软件：

UCI-毫升；PVM公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.C.Tran}等人，J.Mach。学习。第18号决议，第64号论文，第34页（2017年；Zbl 1434.68462）
全文： 链接

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