平行学习—机器学习的一个新型理论框架

发布时间：2018-08-31 13:13

【摘要】：本文提出了一种新的机器学习理论框架.该框架结合了现有多种机器学习理论框架的优点,并针对如何使用软件定义的人工系统从大数据提取有效数据,如何结合预测学习和集成学习,以及如何利用默顿定律进行指示学习等目前机器学习领域面临的重要问题进行了特别设计.
[Abstract]:In this paper, a new frame of machine learning theory is proposed. The framework combines the advantages of existing machine learning theory frameworks, and aims at how to extract effective data from big data using software-defined artificial systems, and how to combine predictive learning with integrated learning. And how to use Merton's Law to direct learning and other important problems in the field of machine learning are specially designed.
【作者单位】： 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 清华大学自动化系;中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室;中国科学院大学;英国克兰菲尔德大学驾驶员认知与自动驾驶实验室;青岛智能产业技术研究院;西安交通大学人工智能与机器人研究所;国防科技大学军事计算实验与平行系统技术中心;

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