结构自适应自演化的高级机器学习方法研究与进展 |
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引用本文: | 李玺,高佳,励雪巍,王祥丰,金博,陈喜群,钱徽.结构自适应自演化的高级机器学习方法研究与进展[J].中国基础科学,2022(3):47-53. |
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作者姓名: | 李玺 高佳 励雪巍 王祥丰 金博 陈喜群 钱徽 |
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作者单位: | 1. 浙江大学计算机科学与技术学院;2. 山西大学自动化与软件学院;3. 华东师范大学软件工程学院;4. 浙江大学建筑工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(U20A20222); |
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摘 要: | 针对当前机器学习面临的结构机制认知不足、学习方式自主性不强、模型推理适应性不高和学习形态封闭单一等重大挑战,本文针对如下3个关键科技问题进行阐述:(1)多任务知识迁移和模型动态自适应学习机制;(2)协同多智能体系统的分布式自组织和自演化学习机制;(3)面向结构化数据在线学习的动态建模与评价。建立面向多任务知识迁移的自适应元学习框架;提出基于层次共识的多智能体自组织协同学习与自演化机制,构建基于弹性关联拓扑的智能体分布式学习方法;搭建基于结构化、自组织和自演化学习框架的仿真验证系统。为人工智能基础理论研究提供新的理论方法和计算模式,支持媒体语义学习、实时计算和知识发现等重大应用。
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关 键 词: | 学习机制 自适应 自组织 自演化 动态建模 仿真验证 |
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