A Design of Continuous Learning System Based on Knowledge Augmentation

机译：基于知识增强的持续学习系统设计

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To create an algorithm with Machine Learning, users should understand all the knowledge such as learning rate, activation, dimension reduction, hyper parameter, neural network, etc. Therefore, in order to construct a machine learning procedure, expert knowledge is required. So, it is difficult for general users to use it. Also, experts are also hard to regenerate well-defined model if it is described only in the paper. In this paper, we propose a knowledge based Continuous Learning System (CLS) which persistently collect and infer new knowledge from information for the existing learning setup and results instantiated based on a hierarchically designed ontology model.

机译：要使用机器学习创建算法，用户应该了解所有知识，例如学习率，激活，降维，超参数，神经网络等。因此，为了构建机器学习程序，需要专家知识。因此，普通用户很难使用它。此外，如果仅在论文中进行描述，专家也很难重新生成定义明确的模型。在本文中，我们提出了一种基于知识的连续学习系统（CLS），该系统持续地从现有学习设置的信息中收集和推断新知识，并基于分层设计的本体模型实例化结果。

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来源
《International Conference on Platform Technology and Service》|2017年|1-4|共4页
会议地点
作者
Hyunjoong Kang; Soon Hyun Kwon; Eun Joo Kim; HyunJae Kim; Ho Sung Lee; Kwihoon Kim; Nae-soo Kim;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Load modeling; Libraries; Ontologies; Engines; Concrete; Machine learning algorithms;

机译：负载建模;库;本体;引擎;具体;机器学习算法;

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