Explanation-Based Neural Network Learning : A Lifelong Learning Approach
Sprache: Englisch
Verlag: Humana, 1996
Serie: Buch 1 von 1 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
- Hardcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Lifelong learning addresses situations in which a learner faces a series of different learning tasks providing the opportunity for synergy among them. Explanation-based neural network learning (EBNN) is a machine learning algorithm that transfers knowledge across multiple learning tasks. When faced with a new learning task, EBNN exploits domain knowledge accumulated in previous learning tasks to guide generalization in the new one. As a result, EBNN generalizes more accurately from less data than comparable methods. Explanation-Based Neural Network Learning: A Lifelong Learning Approach describes the basic EBNN paradigm and investigates it in the context of supervised learning, reinforcement learning, robotics, and chess. `The paradigm of lifelong learning - using earlier learned knowledge to improve subsequent learning - is a promising direction for a new generation of machine learning algorithms. Given the need for more accurate learning methods, it is difficult to imagine a future for machine learning that does not include this paradigm.' From the Foreword by Tom M. Mitchell.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9780792397168
- Titel
- Explanation-Based Neural Network Learning : A Lifelong Learning Approach
- Autor
- Sebastian Thrun
- Verlag
- Humana
- Erscheinungsjahr
- 1996
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0792397169
- ISBN-13
- 9780792397168
- Artikelgewicht
- 592 Gramm
- Abmessungen
- 241x160x21 mm
- Serie
- Buch 1 von 1: The Springer International Series in Engineering and Computer Science
`The paradigm of lifelong learning - using earlier learned knowledge to improve subsequent learning - is a promising direction for a new generation of machine learning algorithms. Given the need for more accurate learning methods, it is difficult to imagine a future for machine learning that does not include this paradigm.'
From the Foreword by Tom M. Mitchell.
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