The Role of the Environment in On-Line Learning

环境在在线学习中的作用

基本信息

  • 批准号:
    9110108
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3.56万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    1991
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    1991-07-15 至 1993-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Recently, considerable attention has been devoted to the theoretical study of machine learning. A primary goal of this research project is to understand how changes in the learner's interaction with its environment in an on-line model influence the complexity of learning. Previous work has shown that the complexity of learning depends on how the instances (or examples) are selected. The usual assumption is that the adversary selects the instances, but this investigation will center on alternative on-line models. First, the situation will be studies in which the learner selects the instances. Part of this work will be the development of a new model in which each query has a small cost, yet each mistake has a large cost. Such a model would favor learning algorithms that make few mistakes while still requesting a modest number of examples. A second alternative is to have a teacher perform the instance selection. It is planned to formalize a model of teaching that requires the teacher to find the best way to present the lesson so that any student who "pays attention" learns the lesson. This model, will be used to study the complexity of teaching. Variations of this model that place further restrictions on the learner (without confining the learner to some particular algorithm) will also be considered.
最近,相当多的注意力已经投入到理论上, 机器学习的研究。 该研究项目的主要目标是 了解学习者与其 在线模型中的环境影响学习的复杂性。 以前的研究表明,学习的复杂性取决于如何 选择实例(或示例)。 通常的假设是 对手选择的实例,但这次调查将 以替代在线模型为中心。 首先,情况将是 学习者选择实例的研究。 这项工作的一部分 将是一个新的模式,其中每个查询有一个小的发展, 每一个错误都有很大的代价。 这样的模式有利于 学习算法,使很少的错误,同时仍然要求 适度的例子。 第二种选择是有一个老师 执行实例选择。 计划正式确定一个模式, 教学需要老师找到最好的呈现方式 这样任何一个“注意”的学生都能学到这一课。 这一模式,将被用来研究教学的复杂性。 该模型的变体对 学习器(不将学习器限制在某些特定算法上) 也将予以考虑。

项目成果

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