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平行学习-机器学习的一个新型理论框架

李力 林懿伦 曹东璞 郑南宁 王飞跃

自动化学报2017,Vol.43Issue(1):1-8,8.
自动化学报2017,Vol.43Issue(1):1-8,8.DOI:10.16383/j.aas.2017.y000001

平行学习-机器学习的一个新型理论框架

Parallel Learning - A New Framework for Machine Learning

李力 1林懿伦 2曹东璞 3郑南宁 4王飞跃5

作者信息

  • 1. 清华信息科学与技术国家实验室筹,清华大学自动化系 北京100084 中国
  • 2. 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 北京 100190 中国
  • 3. 中国科学院大学 北京 100049 中国
  • 4. 英国克兰菲尔德大学驾驶员认知与自动驾驶实验室 克兰菲尔德 MK43 0AL 英国
  • 5. 青岛智能产业技术研究院 青岛 266000 中国
  • 折叠

摘要

Abstract

In this paper, we propose a new framework of machine learning theory, parallel learning,which incorporates and inherits many elements from various existing machine learning theories. Special designs are also presented to deal with some important problems in the machine learning research field, e.g., useful data retrieval from big data using software defined artificial systems, combination of predictive learning and ensemble learning, application of Merton0s law to prescriptive learning.

关键词

机器学习/人工智能/平行学习/平行智能/平行系统及理论

Key words

Machine learning/artificial intelligence/parallel learning/parallel intelligence/parallel system and theory

引用本文复制引用

李力,林懿伦,曹东璞,郑南宁,王飞跃..平行学习-机器学习的一个新型理论框架[J].自动化学报,2017,43(1):1-8,8.

基金项目

国家自然科学基金(91520301)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (91520301) (91520301)

自动化学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0254-4156

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