1.3 What is this Thesis about?1.3.1

1.3 What is this Thesis about?
1.3.1 Thesis Questions
This thesis studies one specific ensemble learning technique, Negative Correlation (NC)
Learning. NC has shown several empirical successes [18, 85, 86, 93, 152], often outperforming
other ensemble learning methods on a variety of tasks, but as yet has had no explanations
offered as to why it performs well when it does. As such, the primary thesis question is
“Why and how does NC Learning succeed as an ensemble method?”. NC has a problem-dependent parameter, λ, which determines the amount of diversity among the ensemble
members. This parameter can determine how well NC performs, yet currently there is little
information on how to set it. A secondary thesis question is therefore “How can we provide
guidance for setting λ in the NC learning algorithm?”.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1.3 คืออะไรวิทยานิพนธ์เกี่ยวกับ? นี้
1.3.1
คำถามวิทยานิพนธ์งานวิจัยนี้ศึกษาเทคนิคการเรียนรู้หนึ่งชุดเฉพาะความสัมพันธ์เชิงลบ(NC)
การเรียนรู้ NC ได้แสดงให้เห็นความสำเร็จเชิงประจักษ์หลาย [18 85, 86, 93, 152]
มักจะดีกว่าวิธีการเรียนรู้ชุดอื่นๆ เกี่ยวกับความหลากหลายของงาน
แต่ยังมีคำอธิบายที่ไม่ให้เป็นไปทำไมมันทำงานได้ดีเมื่อมันไม่ เช่นคำถามวิทยานิพนธ์หลักคือ
"ทำไมและวิธีการที่ไม่ประสบความสำเร็จในการเรียนรู้อร์ทแคโรไลนาเป็นวิธีการที่วงดนตรี?" NC
มีพารามิเตอร์ปัญหาขึ้นอยู่กับλซึ่งกำหนดจำนวนของความหลากหลายในหมู่วงดนตรีสมาชิก พารามิเตอร์นี้สามารถกำหนดวิธีการที่ดี NC ดำเนินการ
แต่ปัจจุบันมีน้อยข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการตั้งค่า คำถามวิทยานิพนธ์รองจึงเป็น
"วิธีที่เราสามารถให้คำแนะนำสำหรับการตั้งค่าλในขั้นตอนวิธีการเรียนรู้อร์ทแคโรไลนา?"

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1.3 วิทยานิพนธ์ฉบับนี้เกี่ยวกับอะไร ?

: วิทยานิพนธ์ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ ศึกษาคำถามหนึ่งเฉพาะชุดการเรียนรู้เทคนิคในเชิงลบ ( NC )
การเรียนรู้ NC ได้แสดงหลายเชิงประจักษ์ความสำเร็จ [ 18 , 85 , 86 , 93 , 152 ] , outperforming
ชุดอื่น ๆมักจะเรียนรู้วิธีการที่หลากหลายของงาน แต่ยังไม่มีคำอธิบายว่าทำไม
ให้มันมีประสิทธิภาพดีเมื่อมันไม่ เช่นวิทยานิพนธ์หลัก คำถามคือ
" ทำไมอย่างไร NC การเรียนรู้ประสบความสำเร็จเป็นทั้งหมดวิธี " NC มีปัญหาขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์λซึ่งกำหนดปริมาณของความหลากหลายของ ensemble
สมาชิก พารามิเตอร์นี้จะกำหนดว่า NC ดำเนินการ แต่ขณะนี้มีข้อมูลเล็กน้อย
วิธีการตั้งค่า คำถามการวิจัยทุติยภูมิจึงเป็น " วิธีการที่เราสามารถให้
คำแนะนำสำหรับการตั้งค่าλใน NC อัลกอริทึมการเรียนรู้ ? "