Экстремальное ансамблевое обучение

Экстремальное ансамблевое обучение (EEL) — это алгоритмическая парадигма машинного обучения для разделения графов . EEL создает ансамбль разделов, а затем использует информацию, содержащуюся в ансамбле, для поиска новых и улучшенных разделов. Ансамбль развивается и учится формировать улучшенные разделы посредством экстремальной процедуры обновления. Окончательное решение находится путем достижения консенсуса между его разделами-членами относительно того, какой раздел является оптимальным. ^[1]^[2]

Сокращенное сетевое экстремальное ансамблевое обучение (RenEEL)

Частной реализацией парадигмы EEL является схема обучения сокращенного экстремального ансамбля сети (RenEEL) для разделения графа. ^[1] RenEEL использует консенсус между многими разделами в ансамбле для создания сокращенной сети, которую можно эффективно анализировать для поиска более точных разделов. Эти разделы более высокого качества впоследствии используются для обновления ансамбля. Алгоритм, использующий схему RenEEL, на данный момент является лучшим алгоритмом для поиска разбиения графа с максимальной модульностью , что является NP-трудной задачей . ^[3]

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б Цзюй Го; П. Сингх; К.Э. Басслер (2019). «Схема сокращенного сетевого экстремального ансамблевого обучения (RenEEL) для обнаружения сообществ в сложных сетях» . Научные отчеты . 9 (14234): 14234. arXiv : 1909.10491 . Бибкод : 2019НатСР...914234Г . дои : 10.1038/s41598-019-50739-3 . ПМК 6775136 . ПМИД 31578406 .
^ Поликар, Р. (2006). «Ансамбльные системы в принятии решений». Журнал IEEE Circuits and Systems . 6 (3): 21–45. дои : 10.1109/MCAS.2006.1688199 . S2CID 18032543 .
^ Ньюман, МЕДЖ (2006). «Модульность и структура сообщества в сетях» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 103 (23): 8577–8696. arXiv : физика/0602124 . Бибкод : 2006PNAS..103.8577N . дои : 10.1073/pnas.0601602103 . ПМЦ 1482622 . ПМИД 16723398 .

Эта искусственному интеллекту статья, посвященная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[RenEEL-1] Jump up to: ^а ^б Цзюй Го; П. Сингх; К.Э. Басслер (2019). «Схема сокращенного сетевого экстремального ансамблевого обучения (RenEEL) для обнаружения сообществ в сложных сетях» . Научные отчеты . 9 (14234): 14234. arXiv : 1909.10491 . Бибкод : 2019НатСР...914234Г . дои : 10.1038/s41598-019-50739-3 . ПМК 6775136 . ПМИД 31578406 .

[2] Поликар, Р. (2006). «Ансамбльные системы в принятии решений». Журнал IEEE Circuits and Systems . 6 (3): 21–45. дои : 10.1109/MCAS.2006.1688199 . S2CID 18032543 .

[npnas-3] Ньюман, МЕДЖ (2006). «Модульность и структура сообщества в сетях» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 103 (23): 8577–8696. arXiv : физика/0602124 . Бибкод : 2006PNAS..103.8577N . дои : 10.1073/pnas.0601602103 . ПМЦ 1482622 . ПМИД 16723398 .

[1]

[2]

[3]