Explanation-Based Neural Network Learning
Idioma: inglés
Editorial: Springer US Apr 1996, 1996
Serie: Libro 1 de 1 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 292 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9780792397168
- Título
- Explanation-Based Neural Network Learning
- Autor
- Sebastian Thrun
- Editorial
- Springer US Apr 1996
- Año de publicación
- 1996
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0792397169
- ISBN 13
- 9780792397168
- Peso del artículo
- 606 gramos
- Dimensiones
- 241x160x21 mm
- Serie
- Libro 1 de 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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