Explanation-Based Neural Network Learning : A Lifelong Learning Approach
Langue : anglais
Edité par Springer, 2011
Série : Livre 1 sur 1 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
- Livre broché
- Neuf
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Lifelong learning addresses situations in which a learner faces a series of different learning tasks providing the opportunity for synergy among them. Explanation-based neural network learning (EBNN) is a machine learning algorithm that transfers knowledge across multiple learning tasks. When faced with a new learning task, EBNN exploits domain knowledge accumulated in previous learning tasks to guide generalization in the new one. As a result, EBNN generalizes more accurately from less data than comparable methods. Explanation-Based Neural Network Learning: A Lifelong Learning Approach describes the basic EBNN paradigm and investigates it in the context of supervised learning, reinforcement learning, robotics, and chess. `The paradigm of lifelong learning - using earlier learned knowledge to improve subsequent learning - is a promising direction for a new generation of machine learning algorithms. Given the need for more accurate learning methods, it is difficult to imagine a future for machine learning that does not include this paradigm.' From the Foreword by Tom M. Mitchell.…
N° de réf. du vendeur 9781461285977
- Titre
- Explanation-Based Neural Network Learning : A Lifelong Learning Approach
- Auteur
- Sebastian Thrun
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2011
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1461285976
- ISBN à 13 chiffres
- 9781461285977
- Poids de l'article
- 435 grammes
- Dimensions
- 235x155x16 mm
- Série
- Livre 1 sur 1: The Springer International Series in Engineering and Computer Science
`The paradigm of lifelong learning - using earlier learned knowledge to improve subsequent learning - is a promising direction for a new generation of machine learning algorithms. Given the need for more accurate learning methods, it is difficult to imagine a future for machine learning that does not include this paradigm.'
From the Foreword by Tom M. Mitchell.
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