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ICP DAS USA ET-7017-10

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品牌:GE 规格:全新 材质:原装
产地:国外

ICP DAS USAET-7017-10

三、 机器学习的主要策略


  学习是一项复杂的智能活动,学习过程与推理过程是紧密相连的,按照学习中使用推理的多少,机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。学习中所用的推理越多,系统的能力越强。


  四、机器学习系统的基本结构


  上图表示学习系统的基本结构。环境向系统的学习部分提供某些信息,学习部分利用这些信息修改知识库,以增进系统执行部分完成任务的效能,执行部分根据知识库完成任务,同时把获得的信息反馈给学习部分。在具体的应用中,环境,知识库和执行部分决定了具体的工作内容,学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定。下面我们分别叙述这3部分对设计学习系统的影响。


  影响学习系统设计的重要的因素是环境向系统提供的信息。或者更具体地说是信息的质量。知识库里存放的是指导执行部分动作的一般原则,但环境向学习系统提供的信息却是各种各样的。如果信息的质量比较高,与一般原则的差别比较小,则学习部分比较容易处理。如果向学习系统提供的是杂乱无章的指导执行具体动作的具体信息,则学习系统需要在获得足够数据之后,删除不必要的细节,进行总结推广,形成指导动作的一般原则,放入知识库,这样学习部分的任务就比较繁重,设计起来也较为困难。


  因为学习系统获得的信息往往是不完全的,所以学习系统所进行的推理并不完全是可靠的,它总结出来的规则可能正确,也可能不正确。这要通过执行效果加以检验。正确的规则能使系统的效能提高,应予保留;不正确的规则应予修改或从数据库中删除。


  知识库是影响学习系统设计的第二个因素。知识的表示有多种形式,比如特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等等。这些表示方式各有其特点,在选择表示方式时要兼顾以下4个方面:


  (1)表达能力强。(2)易于推理。(3)容易修改知识库。(4)知识表示易于扩展。


  对于知识库后需要说明的一个问题是学习系统不能在全然没有任何知识的情况下凭空获取知识,每一个学习系统都要求具有某些知识理解环境提供的信息,分析比较,做出假设,检验并修改这些假设。因此,更确切地说,学习系统是对现有知识的扩展和改进。


  执行部分是整个学习系统的核心,因为执行部分的动作就是学习部分力求改进的动作。同执行部分有关的问题有3个:复杂性、反馈和透明性。五、机器学习分类


  1、基于学习策略的分类


  学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境(如书本或教师)提供信息,学习部分则实现信息转换,用能够理解的形式记忆下来,并从中获取有用的信息。在学习过程中,学生(学习部分)使用的推理越少,他对教师(环境)的依赖就越大,教师的负担也就越重。学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的,依从简单到复杂,从少到多的次序分为以下五种基本类型:


  1)机械学习(Rote learning)


  学习者无需任何推理或其它的知识转换,直接吸取环境所提供的信息。如塞缪尔的跳棋程序,纽厄尔和西蒙的LT系统。这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用。系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习,学习者不作任何工作,或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习,对输入信息不作任何的推理。


  2)示教学习(Learning from instruction或Learning by being told)。


  学生从环境(教师或其它信息源如教科书等)获取信息,把知识转换成内部可使用的表示形式,并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。所以要求学生有程度的推理能力,但环境仍要做大量的工作。教师以某种形式提出和组织知识,以使学生拥有的知识可以不断地增加。这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似,学习的任务就是建立一个系统,使它能接受教导和建议,并有效地存贮和应用学到的知识。目前,不少专家系统在建立知识库时使用这种方法去实现知识获取。示教学习的一个典型应用例是FOO程序。


  3)演绎学习(Learning by deduction)。


  学生所用的推理形式为演译推理。推理从公理出发,经过逻辑变换推导出结论。这种推理是"保真"变换和特化(specialization)的过程,使学生在推理过程中可以获取有用的知识。这种学习方法包含宏操作(macro-operation)学习、知识编辑和组块(Chunking)技术。演绎推理的逆过程是归纳推理。


  4)类比学习(Learning by analogy)。


  利用二个不同领域(源域、目标域)中的知识相似性,可以通过类比,从源域的知识(包括相似的特征和其它性质)推导出目标域的相应知识,从而实现学习。类比学习系统可以使一个已有的计算机应用系统转变为适应于新的领域,来完成原先没有设计的相类似的功能。类比学习需要比上述三种学习方式更多的推理。它一般要求先从知识源(源域)中检索出可用的知识,再将其转换成新的形式,用到新的状况(目标域)中去。类比学习在人类科学技术发展史上起着重要作用,许多科学发现就是通过类比得到的。例如的卢瑟福类比就是通过将原子结构(目标域)同太阳系(源域)作类比,揭示了原子结构的奥秘。


  5)基于解释的学习(Explanation-based learning, EBL)。


  学生根据教师提供的目标概念、该概念的一个例子、领域理论及可操作准则,首先构造一个解释来说明为什该例子满足目标概念,然后将解释推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。EBL已被广泛应用于知识库求精和改善系统的性能。的EBL系统有迪乔恩(G.DeJong)的GENESIS, 米切尔(T.Mitchell)的LEXII和LEAP, 以及明顿(S.Minton)等的PRODIGY。

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