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机器学习系统基本模型解析

时间:2023-06-30 理论教育 版权反馈
【摘要】:由以上分析可以看出,一个学习系统一般应该由环境、学习、知识库、执行与评价四个基本部分组成。图5-1学习系统的基本结构“环境”指外部信息的来源。“知识库”用于存储由学习得到的知识,在存储时要进行适当的组织,使它既便于应用又便于维护。“学习”部分将根据反馈信息决定是否要从环境中索取进一步的信息进行学习,以修改、完善知识库中的知识。

机器学习系统基本模型解析

由以上分析可以看出,一个学习系统一般应该由环境、学习、知识库、执行与评价四个基本部分组成。各部分之间的关系如图5-1所示,其中,箭头表示信息的流向。

图5-1 学习系统的基本结构

“环境”指外部信息的来源。它将为系统学习机构提供有关信息。系统通过对环境的搜索取得外部信息,然后经分析、综合、类比、归纳等思维过程获得知识,并将这些知识存入知识库中。(www.xing528.com)

“知识库”用于存储由学习得到的知识,在存储时要进行适当的组织,使它既便于应用又便于维护。

“执行与评价”实际上是由“执行”与“评价”这两个环节组成的。执行环用于处理系统面临的现实问题,即应用学到的知识求解问题,如定理证明、智能控制、自然语言处理、机器人行动规划等;评价环节用于验证、评价执行环节执行的效果,如结论的正确性等。目前对评价的处理有两种方式:一种是把评价时所需的性能指标直接建立在系统中,由系统对执行环节得到的结果进行评价;另一种是由人来协助完成评价工作。如果采用后一种方式,则图5-1中可略去评价环节,但环境、学习、知识库、执行等环节是不可缺少的。

“学习”部分将根据反馈信息决定是否要从环境中索取进一步的信息进行学习,以修改、完善知识库中的知识。这是学习系统的一个重要特征。

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