Пространство - версия
Cтраница 1
Пространство версий, как следует из приведенного описания, есть не что иное, как структура данных для представления множества описаний концептов. Этот алгоритм манипулирует с граничными множествами, представляющими определенное пространство версий. [1]
Технология пространства версий обладает множеством привлекательных свойств, которые стоят того, чтобы их здесь перечислить. [2]
Для некоторых проблем граничные пространства версий могут вырасти и достичь достаточно большого объема. Следовательно, было бы очень полезно использовать какие-либо правила для сокращения объемов граничных пространств. Однако, если использовать для этого эвристические методы, нет уверенности, что программа сможет определить все описания концептов, совместимые с обучающей выборкой. [3]
Тот факт, что пространство версий суммирует данные, означает, что его можно использовать в качестве базиса для формирования новых экземпляров для обучающей выборки, т.е. экземпляров, которые могли бы еще более сблизить границы. То, что программа анализирует каждый экземпляр только один раз, позволяет обойтись без сохранения ранее обработанных экземпляров. Следовательно, и время обучения пропорционально объему обучающей выборки, а не связано с количеством экземпляров в ней какой-либо показательной функцией. Поскольку отпадает необходимость в обратном прослеживании, эффективность процедуры должна быть довольно высокой. Наиболее серьезным подводным камнем в этой технологии является фактор ветвления в процессе частичного упорядочения образцов, который имеет тенденцию к комбинаторному росту по мере увеличения количества дизъюнктов в описаниях концептов. [4]
Выполнение алгоритма начинается с инициализации пространства версий - заполнения его множеством всех описаний концептов, совместимых с первым позитивным экземпляром в обучающей выборке. Другими словами, множество максимально специфических образцов ( S) заполняется наиболее специфическими описаниями концептов, которые способен сформировать язык образцов, а множество максимально обобщенных образцов ( G) заполняется наиболее обобщенными описаниями концептов. При анализе каждого последующего экземпляра в обучающей выборке множества S и G модифицируются таким образом, чтобы отсеять из пространства версий те описания концептов, которые несовместимы с анализируемым экземпляром. [5]
 |
Отношения между образцами. [6] |
Митчелл отыскал ключ к решению проблемы эффективного представления и обновления пространств версий, заметив, что пространство поиска допустимых описаний концептов является избыточным. [7]
Язык представления химических структур допускает такие языковые формы представления образцов, которые синтаксически отличны, но семантически эквивалентны, т.е. на этом языке один и тот же образец можно описать разными выражениями. Следовательно, для удаления избыточных образцов из граничных пространств версий требуется знание семантики образца, представленного в описании. Это не оказывает никакого влияния на полноту подхода, основанного на пространстве версий. [8]
Простота и эффективность описанного алгоритма позволяет рассматривать его в качестве достойного соперника существующим процедурам извлечения знаний у экспертов в тех применениях, где возможно сформировать репрезентативную обучающую выборку. Но, в отличие от методики, использующей пространства версий, такой метод не может быть использован инкрементально, т.е. нельзя дообучить систему, представив ей новую обучающую выборку, без повторения обработки ранее просмотренных выборок. [9]
В контексте проблемы обучения концептам пространство версий есть не что иное, как способ представления всех описаний концептов, совместимых в оговоренном выше смысле со всеми экземплярами в обучающей выборке. Главное достоинство использованной Митчеллом ( Mitchell) методики представления и обновления пространств версий состоит в том, что версии могут строиться последовательно одна за другой, не оглядываясь на ранее обработанные экземпляры или ранее отвергнутые гипотезы описаний концептов. [10]
Язык представления химических структур допускает такие языковые формы представления образцов, которые синтаксически отличны, но семантически эквивалентны, т.е. на этом языке один и тот же образец можно описать разными выражениями. Следовательно, для удаления избыточных образцов из граничных пространств версий требуется знание семантики образца, представленного в описании. Это не оказывает никакого влияния на полноту подхода, основанного на пространстве версий. [11]
Выполнение алгоритма начинается с инициализации пространства версий - заполнения его множеством всех описаний концептов, совместимых с первым позитивным экземпляром в обучающей выборке. Другими словами, множество максимально специфических образцов ( S) заполняется наиболее специфическими описаниями концептов, которые способен сформировать язык образцов, а множество максимально обобщенных образцов ( G) заполняется наиболее обобщенными описаниями концептов. При анализе каждого последующего экземпляра в обучающей выборке множества S и G модифицируются таким образом, чтобы отсеять из пространства версий те описания концептов, которые несовместимы с анализируемым экземпляром. [12]
Страницы: 1