Cтраница 2
Очень сильный результат теории индуктивного вывода, принадлежащий Рисанену, ограничивает ожидаемую ошибку модели на новых данных степенью сжатия информации с помощью этой модели. Чем меньше описанная выше суммарная длина описания, тем надежнее предсказания такой модели. [16]
Сначала рассмотрим идею методов индуктивного вывода в формальных исчислениях, а затем - методов обобщения на семантических сетях. [17]
Другой подход к разрешению проблемы индуктивного вывода может быть связан с изучением максимально избыточных сетей. Для заданной функции, которую требуется вычислить, и некоторого числа вычислительных элементов можно найти такую конфигурацию этих элементов, которая вычисляет функцию с наибольшей надежностью при заданной вероятности отказа элементов. [18]
Гипотезы, полученные в результате индуктивного вывода, нуждаются в оценке разумности, достоверности. В ряде исследований для подтверждения или отрицания выдвигаемой гипотезы используются методы автоматического порождения новых элементов обучающей выборки, которые выдаются затем для классификации человеку-эксперту. Решающее правило переопределяется, пока не будет достигнута равновесная ситуация. [19]
Новое и важное направление по индуктивному выводу основано на наборе правил индуктивного вывода, которые достаточно часто позволяют, например, по описанию работы алгоритма на конкретных примерах получить описание алгоритма для общего случая либо по формальному доказательству для частного случая получить доказательство для общего случая. Подход использован для автоматического синтеза программ. [20]
Когда в науке говорят об индуктивных выводах, то, как правило, имеют в виду именно материальную индукцию как логический способ движения научно-исследовательской мысли от опыта к теории, как при получении новых научных законов путем обобщения опытных данных, так и при обосновании имеющегося научного знания эмпирическим путем. [21]
Следующие пять лемм описывают простейшие свойства индуктивных выводов. [22]
Так как, кроме того, всякий индуктивный вывод редукгивен, то для решения основной задачи 4.1 достаточно показать, что всякий вывод индуктивен. [23]
Хотя несколько программ демонстрируют возможность применения методов индуктивного вывода, на пути использования для приобретения знаний обучающихся программ встает несколько проблем, таких как критерий стоимость - эффективность. Во-первых, вследствие того, что методы этого вывода являются слишком слабыми, чтобы выбрать нужные обобщения данных из многих возможных вариантов, то иногда получаются бессмысленные или малозначащие обобщения. Во-вторых, представляется, что наиболее удачными системами оказываются те, которые специально настраиваются на предметную область в результате продолжительного итеративного процесса проб и ошибок. Для таких систем разработка обучающейся программы для приобретения знаний в некоторой конкретной области может потребовать больших усилий, чем приобретение знаний вручную. [24]
Ниже приведены описания некоторых типов индукторов и индуктивных выводов, полученных в результате интерпретации в вышеизложенной формализации известных в литературе алгоритмов обучения, классифицирования, построения описаний и др. Они получены для алгоритмов, имеющих достаточно полные и точные описания. [25]
Нижеследующая теорема 5 устанавливает некоторые общие ограничения на индуктивный вывод с регулятором, показывая, что ни для одного из классов FHC и с не существует оптимального регулятора. [26]
Возможность образования мультиструктур обусловливается транзитивным переносом отношений при построении индуктивных выводов. [27]
Эта программа имеет механизмы, способные реализовать некоторые процессы индуктивного вывода и пополнения деталей, описанные ранее. [28]
Покажем, что процесс обучения трехслойного пер-септрона [3] интерпретируется соответствующим индуктивным выводом, а алгоритм изменения коэффициентов разделяющей пороговой функции определяет некоторый индуктор. [29]
А 1) т - е - недостижимо в индуктивном выводе со специально выбранным несогласующим индуктором. В классе согласующих индукторов такой выбор невозможен. [30]