Ensembles, Mixtures, and Dyn-CoIn i

Ensembles, Mixtures, and Dyn-Co
In introductory texts that mention combinations of predictors, it is common to draw a bold
distinction between “modular” and “ensemble” systems [51]. This can be regarded as very
misleading, many authors have also commented on the similarities between the two [38, 123],
and as we have seen Dyn-Co seems to provide a link of sorts. In the Conclusions chapter, we
will demonstrate that the technique we study as the focus of this thesis, Negative Correlation
learning [85] provides the missing link that unites these. Though it is not entirely clear how
the dynamics interact, we will show evidence that a smooth space of algorithms exists
between these three paradigms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตระการตา, ผสมและ Dyn
ร่วมในตำราเบื้องต้นที่กล่าวถึงการรวมกันของการพยากรณ์มันเป็นเรื่องธรรมดาที่จะดึงตัวหนาแตกต่างระหว่าง
"โมดูลาร์" และ "วงดนตรี" ระบบ [51] ซึ่งถือได้ว่าเป็นมากทำให้เข้าใจผิดเขียนหลายคนมีความเห็นยังอยู่ในความคล้ายคลึงกันระหว่างสอง [38, 123] และในขณะที่เราได้เห็น Dyn ร่วมดูเหมือนว่าจะมีการเชื่อมโยงของแปลก ในบทสรุปเราจะแสดงให้เห็นว่าเทคนิคที่เราศึกษาที่เน้นการวิจัยนี้, ความสัมพันธ์เชิงลบกับการเรียนรู้[85] มีการเชื่อมโยงที่ขาดหายไปที่ unites เหล่านี้ ถึงแม้ว่ามันจะไม่ชัดเจนว่าการเปลี่ยนแปลงโต้ตอบเราจะแสดงหลักฐานที่แสดงว่าเป็นพื้นที่ที่ราบรื่นของอัลกอริทึมที่มีอยู่ระหว่างทั้งสามกระบวนทัศน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผสม , ผสม , และมนุษย์ Co
ในเบื้องต้น ข้อความที่กล่าวถึงการรวมกันของตัวแปร มันเป็นเรื่องธรรมดาที่จะวาดความแตกต่างระหว่างตัวหนา
" โมดูล " และ " วงดนตรี " ระบบ [ 51 ] ก็ถือว่ามาก
เข้าใจผิดมากมาย ผู้เขียนมีความเห็นเกี่ยวกับความคล้ายคลึงกันระหว่างสอง [ 38 , 123 ] ,
และเราได้เห็นมนุษย์ Co จะให้ลิงค์ไปแล้ว ในการสรุปบทที่เรา
จะแสดงให้เห็นว่า เทคนิคที่เราศึกษาที่เน้นการศึกษาความสัมพันธ์ทางลบ [ 85 ]
การเรียนรู้ให้เชื่อมโยงที่ขาดหายไปที่ unites เหล่านี้ แม้ว่าจะไม่ได้ทั้งหมดชัดเจนว่า
พลวัตโต้ตอบจะแสดงหลักฐานว่า พื้นที่เรียบของขั้นตอนวิธีที่มีอยู่
ระหว่างเหล่านี้สามแนวคิด .