平行学习-机器学习的一个新型理论框架

• 作者: 曹东璞 李力 林懿伦 王飞跃 郑南宁
• 来源期刊: 自动化学报
• 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
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 字数: 7792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.y000001

摘要

本文提出了一种新的机器学习理论框架。该框架结合了现有多种机器学习理论框架的优点，并针对如何使用软件定义的人工系统从大数据提取有效数据，如何结合预测学习和集成学习，以及如何利用默顿定律进行指示学习等目前机器学习领域面临的重要问题进行了特别设计。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑南宁	西安交通大学人工智能与机器人研究所	188	3039	29.0	46.0
2	林懿伦	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	2	71	1.0	2.0