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1、序列學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一大類問題。其研究的對(duì)象是序列型的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的關(guān)于序列學(xué)習(xí)問題的研究主要集中在如聲音信號(hào)、DNA序列等這種簡(jiǎn)單的序列,近年來又出現(xiàn)了針對(duì)序列元素內(nèi)容較復(fù)雜情況時(shí)的研究,例如最大熵馬爾可夫模型。有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的特點(diǎn)是根據(jù)一個(gè)經(jīng)人工標(biāo)注從而承載了人的知識(shí)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí),目前比較成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要一個(gè)數(shù)量可觀的已標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,而標(biāo)注工作的代價(jià)往往是巨大的。因此,在保持和提高學(xué)習(xí)效果的前提下,如何盡量減少人工標(biāo)
2、注的工作量,就成為近年的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 本文提出一種應(yīng)用于最大熵馬爾可夫模型的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法,它通過人機(jī)協(xié)作的方式,在一個(gè)被部分標(biāo)注的訓(xùn)練集的基礎(chǔ)上由計(jì)算機(jī)尋找出最需要被標(biāo)注的數(shù)據(jù),然后由人來標(biāo)注,如此迭代進(jìn)行下去到一定程度。應(yīng)用這種方法可以解決在復(fù)雜序列上的主動(dòng)學(xué)習(xí)問題,從而達(dá)到在大大降低人工工作量的基礎(chǔ)上仍然較好的完成序列學(xué)習(xí)的目的。 本文對(duì)所提出的主動(dòng)學(xué)習(xí)的最大熵馬爾可夫模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn),其實(shí)驗(yàn)結(jié)果較好的說明了主動(dòng)學(xué)習(xí)的
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