Our research focuses on the first c

Our research focuses on the first component of the above paradigm. We examine a computer
system that induces general categorization rules within a supervised learning paradigm.
A large number of unique examples are presented to the system along with an outcome measure that indicates the appropriate category for each example. Our test implementation
involves 26 categories and 20,000 unique test patterns.
In this article we describe an adaptive classifier system similar in many respects to the
approach pioneered by Holland (1975, 1976, 1980, 1986). These systems create a list of fixedlength
condition-action rules (i.e., classifers) that are applied in parallel to "messages"
representing the presence or absence of specific features in the current environment. There
are typically three major parts: a performance algorithm that compares rules with messages
to determine which rule(s) should be activated, a reinforcement algorithm that modifies
the strength of each rule on the basis of its "fitness" in the current environment, and a
rule-creation algorithm that generalizes exemplars or combines current rules to produce
new ones. In a supervised learning categorization task, the effectiveness of each rule can
be determined directly, because there is immediate feedback on each training trial. Therefore,
it is not necessary to use Holland's bucket brigade, which is normally employed to address
the complex credit allocation problem that arises when there is intermittent feedback. The
simplification of the "standard" Holland approach used for this application is very similar
to the modifications made by others for studies on category learning (Wilson, 1985, 1987,
1988, Davis & Young, 1988).

Kết quả (Việt) 1:

Nghiên cứu của chúng tôi tập trung vào các thành phần đầu tiên của các mô hình ở trên. Chúng ta xem xét một máy tínhHệ thống gây ra tổng hợp phân loại các quy tắc trong một mô hình giám sát học tập.Một số lớn các ví dụ duy nhất được trình bày với hệ thống cùng với một thước đo kết quả cho thấy thể loại thích hợp đối với mỗi ví dụ. Chúng tôi thực hiện bài kiểm traliên quan đến danh mục 26 và 20.000 mẫu thử nghiệm duy nhất.Trong bài viết này, chúng tôi mô tả hệ thống adaptive loại tương tự ở nhiều khía cạnh để cáccách tiếp cận tiên phong bởi Holland (1975, 1976, 1980, 1986). Các hệ thống này tạo ra một danh sách các fixedlengthquy định điều kiện hành động (tức là classifers) được áp dụng song song với "tin nhắn"đại diện cho sự có mặt hay vắng mặt của các tính năng cụ thể trong môi trường hiện tại. Cóthông thường có ba phần chính: một thuật toán hiệu suất so sánh quy tắc thưđể xác định mà rule(s) cần kích hoạt, một thuật toán tăng cường đổisức mạnh của mỗi quy tắc trên cơ sở của nó "thể dục" trong môi trường hiện tại, và mộtquy tắc sáng tạo các thuật toán mà generalizes exemplars hoặc kết hợp các quy định hiện hành để sản xuấtnhững cái mới. Học giám sát công việc phân loại, hiệu quả của mỗi quy tắc có thểđược xác định trực tiếp, vì thông tin phản hồi ngay lập tức trên mỗi đào tạo thử nghiệm. Do đó,nó không phải là cần thiết để sử dụng Lữ đoàn Xô của Hà Lan là bình thường làm việc đến địa chỉkhu phức hợp tín dụng phân bổ các vấn đề phát sinh khi không có thông tin phản hồi liên tục. Cácđơn giản hóa phương pháp tiếp cận Holland "chuẩn" sử dụng cho các ứng dụng này là rất tương tự nhưđể những sửa đổi được thực hiện bởi những người khác cho các nghiên cứu về thể loại học (Wilson, 1985, 1987,Năm 1988, Davis & Young, 1988).

Kết quả (Việt) 2:

Nghiên cứu của chúng tôi tập trung vào các thành phần đầu tiên của mô hình trên. Chúng tôi kiểm tra một máy tính
hệ thống mà gây ra quy tắc phân loại chung trong một mô hình học có giám sát.
Một số lượng lớn các ví dụ độc đáo được trình bày cho hệ thống cùng với một kết cục chỉ ra loại thích hợp cho mỗi ví dụ. Thực hiện kiểm tra của chúng tôi
bao gồm 26 chủng loại, 20.000 mẫu xét nghiệm độc đáo.
Trong bài viết này chúng tôi mô tả một hệ thống phân loại thích ứng tương tự ở nhiều khía cạnh để
tiếp cận tiên phong của Hà Lan (1975, 1976, 1980, 1986). Những hệ thống này tạo ra một danh sách các fixedlength
quy định điều kiện hành động (tức là, classifers) được áp dụng song song với "thông điệp"
đại diện cho sự hiện diện hay vắng mặt của các tính năng cụ thể trong môi trường hiện tại. Có
thường ba phần chính: một thuật toán hiệu suất so sánh quy tắc với những thông điệp
để xác định quy tắc (s) sẽ được kích hoạt, một thuật toán cốt thép mà đổi
sức mạnh của từng quy tắc trên cơ sở "tập thể dục" của nó trong môi trường hiện tại, và một
thuật toán quy tắc sáng tạo mà khái quát hình mẫu hoặc kết hợp các quy định hiện hành để tạo ra
những cái mới. Trong một nhiệm vụ học tập phân loại có giám sát, hiệu quả của từng quy tắc có thể
được xác định trực tiếp, bởi vì có thông tin phản hồi ngay lập tức trên mỗi thử nghiệm đào tạo. Do đó,
nó không phải là cần thiết để sử dụng lữ đoàn xô Hà Lan, mà thường được sử dụng để giải quyết
vấn đề phân bổ tín dụng phức tạp phát sinh khi có thông tin phản hồi liên tục. Việc
đơn giản hóa các "tiêu chuẩn" Holland pháp được sử dụng cho các ứng dụng này là rất tương tự
với những sửa đổi do người khác tạo cho các nghiên cứu về loại học (Wilson, 1985, 1987,
1988, Davis & Young, 1988).

Kết quả (Việt) 3:

Nghiên cứu của chúng tôi tập trung vào là phần đầu tiên của mẫu hình nêu trên.Chúng tôi đã kiểm tra một chiếc máy tính.Đang có sự giám sát của phân loại học paradigm trong luật gây ra Tổng thống.Một lượng lớn duy nhất. Ví dụ, đã đưa ra một hệ thống, và kết quả đo, nghĩa là phù hợp cho mọi loại ví dụ.Chúng tôi đang thử nghiệm thực hiệnLiên quan đến 26 loại lớn và 20.000 người thử nghiệm của chế độ độc đáo.Trong bài báo này, chúng ta đã mô tả một hệ thống phân loại thích nghi tương tự ở nhiều mặt.Phương pháp sáng tạo của Hà Lan (1975197619801986).Hệ thống này đã tạo ra một thời hạn dài.Điều kiện hoạt động thường xuyên (tức là), được sử dụng song song với "tin tức".Có nghĩa là trong môi trường hiện tại của chức năng cụ thể có tồn tại hay không tồn tại.Đó.Thường là 3 phần chính: một thuật toán hiệu suất, so sánh với thông tin quy tắcPhải xác định các quy tắc (s) nên bị kích hoạt, một sửa đổi tăng cường các thuật toán.Ở trong môi trường hiện tại của "phù hợp với độ" làm nền tảng, mỗi một cường độ luật, và mộtThuật toán luật tạo ra mẫu mực, quy nạp hoặc kết hợp quy luật sản xuất hiện tại.Mới.Trong một nhiệm vụ trong phân loại học có giám sát, mọi quy tắc tính hiệu quả.Trực tiếp xác định, bởi vì mỗi người đều có phản hồi trực tiếp huấn luyện và thử nghiệm.Do đó,Đó là không cần thiết phải sử dụng Hà Lan đấu Lữ, đó thường là dùng để giải quyếtKhi có thông tin phản hồi khi ngớt tạo phức tạp vấn đề phân phối thẻ tín dụng.Cái nàyĐơn giản là "tiêu chuẩn" của Hà Lan, cách dùng ứng dụng là rất giống nhau.Do người khác với phân loại học nghiên cứu sửa đổi (Wilson, 19851987,Năm 1988, Davis và Tuổi trẻ, 1988).