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机器学习中的知识压缩表示及并行强构造学习算法

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机器学习是近年来人们研究的热点之一，为减少或避免机器的盲目学习，提高机器学习的效率，该文提出了知识的压缩表示问题，并结合机器的实时处理给出了相应的ｏｎ－ｌｉｎｅ压缩算法；通过对多种强构造学习算法的研究与分析，对单谓词多层次强构造学习在ＳＩＭＤ模型上给出了并行学习算法，这一并行策略对构造学习算法具有一般意义。

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来源
《第六届全国机器学习研讨会》|1998年|185-186|共2页
会议地点北京
作者
武继刚; 刘洁; 陈国良;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动化系统理论;控制论、信息论（数学理论）;
关键词
机器学习; 知识表示; 并行算法; 强构造学习; 多层次学习;

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