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Parallel learning:a Perspective and a Framework

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2017年第3期4卷 389-395页

作者： Li Li Yilun Lin Nanning Zheng Fei-Yue Wang Department of Automation TNListTsinghua University IEEE State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems Institute of AutomationChinese Academy of Sciences University of Chinese Academy of Sciences Institute of Artificial Intelligence and Robotics(IAIR) Xi'an Jiaotong University Research Center for Computational Experiments and Parallel Systems Technology National University of Defense Technology

The development of machine learning in complex system is hindered by two problems *** first problem is the inefficiency of exploration in state and action space,which leads to the data-hungry of some state-of-art data-driven *** second problem is the lack of a general theory which can be used to analyze and implement a complex learning *** this paper,we proposed a general methods that can address both two *** combine the concepts of descriptive learning,predictive learning,and prescriptive learning into a uniform framework,so as to build a parallel system allowing learning system improved by *** a new perspective of data,knowledge and action,we provide a new methodology called parallel learning to design machine learning system for real-world problems.

关键词： descriptive learning machine learning parallel learning parallel systems predictive learning prescriptive learning

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