arXiv 收录 1991 年有效维度学习度量论文
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arXiv 收录 1991 年有效维度学习度量论文
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AI 综述
Carl M. Kadie 在 arXiv 公开一篇论文，提出名为“有效维度”的学习度量，用于把问题属性与学习表现联系起来。论文称该度量可经验估计并做平均情况预测，适用范围比 VC 维度更广，可同时用于机器学习和人类学习研究。 论文称该度量已在包括反向传播在内的多个学习系统上得到验证，并精确预测了特征构造系统 FRINGE 的收益，且该收益随目标概念复杂度增加而下降。
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最新进展10月5日 12:00
如何量化构造性归纳、知识与噪声过滤对归纳学习的价值报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv：cs.LG如何量化构造性归纳、知识与噪声过滤对归纳学习的价值
论文提出一种新的学习度量"有效维度"（effective dimension），可经验估计并做平均情况预测，比 VC 维度更广泛适用于机器与人类学习研究。该度量在包括 Backpropagation 在内的多个学习系统上得到验证，并精确预测了特征构造系统 FRINGE 的收益，发现该收益随目标概念复杂度增加而下降。
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