Optimism in Active Learning
المؤلفون المشاركون
Collet, Timothé
Pietquin, Olivier
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-11-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Active learning is the problem of interactivelyconstructing the training set used in classificationin order to reduce its size.
It would ideallysuccessively add the instance-label pairthat decreases the classification error most.
However,the effect of the addition of a pair is notknown in advance.
It can still be estimatedwith the pairs already in the training set.
Theonline minimization of the classification errorinvolves a tradeoff between exploration andexploitation.
This is a common problem inmachine learning for which multiarmed bandit,using the approach of Optimism int the Face of Uncertainty, has proven very efficient these lastyears.
This paper introduces three algorithmsfor the active learning problem in classificationusing Optimism in the Face of Uncertainty.
Experiments lead on built-in problems and realworld datasets demonstrate that they comparepositively to state-of-the-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Collet, Timothé& Pietquin, Olivier. 2015. Optimism in Active Learning. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057792
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Collet, Timothé& Pietquin, Olivier. Optimism in Active Learning. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2015 (2015), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057792
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Collet, Timothé& Pietquin, Olivier. Optimism in Active Learning. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057792
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057792
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر