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结构学习模块理论。(英语) Zbl 1404.68121号
摘要:包含布尔变量和数值变量混合的建模问题是人工智能的长期兴趣。然而,在混合域中进行推理和学习是一项特别艰巨的任务。在“学习设计”任务中,对这类领域建模的能力至关重要,即学习应用程序,其目标是从示例中学习如何自动执行从头开始新颖物体的设计。本文提出了结构化学习模理论,这是一种基于可满足模理论的混合域学习的最大裕度方法,它允许在连续线性算术约束下结合布尔推理和优化。其主要思想是利用最先进的广义可满足模理论求解器来实现结构化输出支持向量机的推理和分离。我们在人工场景和真实场景中验证了我们的方法。

理学硕士:
68T05型 人工智能中的学习与自适应系统
68吨20 人工智能环境下的问题解决(启发式、搜索策略等)
PDF格式 BibTeX公司 引用
全文: 内政部
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