Stochastic Learning-based Weak Estimation and Its Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although the field of Artificial Intelligence (AI) has been researched for more than five decades, researchers, scientists and practitioners are constantly seeking superior methods that are applicable for increasingly difficult problems. In this chapter, our aim is to consider knowledge-based novel and intelligent cybernetic approaches for problems in which the environment (or medium) is time-varying. While problems of this sort can be approached from various perspectives, including those that appropriately model the time-varying nature of the environment, in this chapter, we shall concentrate on using new estimation or “training” methods. The new methods that we propose are based on the principles of stochastic learning, and are referred to as the Stochastic Learning Weak Estimators (SLWE). An empirical analysis on synthetic data shows the advantages of the scheme for non-stationary distributions, which is where we claim to advance the state-of-the-art. We also examine how these new methods can be applicable to learning and intelligent systems, and to Pattern Recognition (PR). The chapter briefly reports conclusive results that demonstrate the superiority of the SLWE in two applications, namely in PR and data compression. The application in PR involves artificial data and real-life news reports from the Canadian Broadcasting Corporation (CBC). We also demonstrate its applicabilty in data compression, where the underlying distribution of the files being compressed is, again, modeled as being non-stationary. The superiority of the SLWE in both these cases is demonstrated.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle