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关系分类的学习界限研究
被引量：
1
1
作者
王星
方滨兴
+2 位作者
张宏莉
何慧
赵蕾
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第11期2508-2521,共14页
在关系分类模型的学习过程中,目前还没有类似统计学习理论中学习界限的支撑.研究关系分类的学习界限显得尤为重要,为此,提出了一些适用于关系分类模型的学习界限.首先推导出在模型假设空间有限和无限情况下的学习界限.接着提出一个衡量...
在关系分类模型的学习过程中,目前还没有类似统计学习理论中学习界限的支撑.研究关系分类的学习界限显得尤为重要,为此,提出了一些适用于关系分类模型的学习界限.首先推导出在模型假设空间有限和无限情况下的学习界限.接着提出一个衡量关系模型关联数据能力的复杂性度量——关系维,并证明了该复杂度和关系模型的生长函数之间的关系,得到有限VC维和有限关系维下的学习界限.然后分析了该界限可学习和有意义的条件,并对界限的可行性进行了详细的分析.最后分析了基于马尔可夫逻辑网的传统学习界限和关系分类中的学习情况,实验结果表明,所提出的界限能够解释实际关系分类中遇到的一些问题.
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关键词
关系分类
统计关系
学习
学习的界限
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题名
关系分类的学习界限研究
被引量：
1
1
作者
王星
方滨兴
张宏莉
何慧
赵蕾
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第11期2508-2521,共14页
基金
国家自然科学基金(61173145)
国家高技术研究发展计划(863)(2012AA012506)
文摘
在关系分类模型的学习过程中,目前还没有类似统计学习理论中学习界限的支撑.研究关系分类的学习界限显得尤为重要,为此,提出了一些适用于关系分类模型的学习界限.首先推导出在模型假设空间有限和无限情况下的学习界限.接着提出一个衡量关系模型关联数据能力的复杂性度量——关系维,并证明了该复杂度和关系模型的生长函数之间的关系,得到有限VC维和有限关系维下的学习界限.然后分析了该界限可学习和有意义的条件,并对界限的可行性进行了详细的分析.最后分析了基于马尔可夫逻辑网的传统学习界限和关系分类中的学习情况,实验结果表明,所提出的界限能够解释实际关系分类中遇到的一些问题.
关键词
关系分类
统计关系
学习
学习的界限
Keywords
relational classification
statistical relational learning
learning bound
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
关系分类的学习界限研究
王星
方滨兴
张宏莉
何慧
赵蕾
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
1
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参考文献
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