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新型機器學習之即興學習和預測學習
2019-03-28
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現(xiàn)如今，機器學習越來越火，這掀起了學習機器學習的熱潮。當人們逐漸深入機器學習以后發(fā)現(xiàn)，機器學習中有很多新型的機器學習，比如說社會機器學習、即興學習、預測學習等。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下關(guān)于即興學習和預測學習的相關(guān)知識。


其實預測學習這個概念脫胎于無監(jiān)督學習，側(cè)重預測未來事件發(fā)生概率的能力。方法論上，預測學習利用所有當前可用的信息，基于過去和現(xiàn)在預測未來，或者基于現(xiàn)在分析過去。預測學習在一定程度上和現(xiàn)代認知科學對大腦能力的理解不謀而合。那么預測學習的兩大要素是什么呢？其實預測學習的兩大要素就是建模世界和預測當前未知。由此可見，預測學習就是為了突破已知世界的界限。


那么什么是即興學習呢？從字面上了解，我們可以得出，即興學習就是在某種突然發(fā)生的事情，用極快的速度找出最佳解決方案，這就是即興學習。而與預測學習對世界的假設不同，即興學習假設異常事件的發(fā)生是常態(tài)。即興智能是指當遇到出乎意料的事件時可以即興地、變通地處理解決問題的能力。即興學習意味著沒有確定的、預設的、靜態(tài)的可優(yōu)化目標。直觀地講，即興學習系統(tǒng)需要進行不間斷的、自我驅(qū)動的能力提升，而不是由預設目標生成的優(yōu)化梯度推動演化。換句話說，就是即興學習通過自主式觀察和交互來獲得知識和解決問題的能力。


而一個即興學習系統(tǒng)通過觀察環(huán)境并與環(huán)境交互的正負反饋中學習。這個過程跟強化學習表面上很像，本質(zhì)的區(qū)別還是在于即興學習沒有確定預設的優(yōu)化目標，而強化學習則通常需要一個預設的目標。既然即興學習不是由根據(jù)固定優(yōu)化目標所得出的學習梯度來驅(qū)動演化。


我們可以在即興學習中的學習系統(tǒng)獲得越來越多關(guān)于環(huán)境的知識，這樣做就能使得事件的不確定性逐步遞減，直到消失。當這種不確定性完全消失后，學習過程結(jié)束。這時，該學習系統(tǒng)通過無預設目標的即興學習，獲得了對環(huán)境的全面理解。這就是即興學習的結(jié)果。


在這篇文章中我們給大家介紹了預測學習和即興學習的相關(guān)方法，其實預測學習和即興學習是一個比較前衛(wèi)的機器學習。相信在未來，我們的機器學習能夠處理更多的事情。

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