Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 145 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

Một Số Phương Pháp Học Máy Hiệu Quả Trong Môi Trường Luồng Dữ Liệu Liên Tục

Tác giả: Ngô Văn Linh

Lĩnh vực: Hệ thống Thông tin

Nội dung tài liệu:
Luận án Tiến sĩ này tập trung vào việc phát triển các phương pháp học máy hiệu quả, đặc biệt là các mô hình Bayes, để xử lý dữ liệu trong môi trường luồng liên tục. Môi trường luồng đặt ra nhiều thách thức như dữ liệu thưa và nhiễu, sự thay đổi đột ngột của dữ liệu, và vấn đề quên thông tin đã học. Luận án đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả học máy, cải thiện khả năng thích nghi với sự thay đổi và giảm thiểu hiện tượng quên tri thức, đặc biệt tập trung vào khai thác tri thức tiên nghiệm và các kỹ thuật dropout.

Mục lục chi tiết:

  • Lời Cam Đoan
  • Lời Cảm Ơn
  • Mục Lục
  • Danh Mục Các Từ Viết Tắt Và Thuật Ngữ
  • Danh Mục Hình Vẽ
  • Danh Mục Bảng
  • Danh Mục Ký Hiệu Toán Học
  • Mở Đầu
  • Chương 1. Kiến Thức Nền Tảng
  • Chương 2. Khai Thác Tri Thức Tiên Nghiệm Trong Luồng Dữ Liệu
  • Chương 3. Dropout Với Khả Năng Tự Thích Nghi Cho Luồng Dữ Liệu
  • Chương 4. Cân Bằng Giữa Tính Ổn Định Và Mềm Dẻo
  • Kết Luận
  • Danh Mục Các Công Trình Đã Công Bố
  • Tài Liệu Tham Khảo