Teoria Vapnik-Chervonenkis
Fondul acestui articol de matematică trebuie verificat (decembrie 2016).
Îmbunătățire sau discuta lucruri de verificat . Dacă tocmai ați aplicat bannerul, vă rugăm să indicați punctele de verificat aici .
Teoria Vapnik-Chervonenkis următoarea transliterare engleză adesea folosit în franceză sau transliterare franceză teoria Vapnik-Tchervonenkis ( de asemenea , cunoscut sub numele de teorie VC ) este o teorie matematică și calculator dezvoltat în 1960-1990 de către Vladimir Vapnik și Alexey Chervonenkis . Este o formă de teorie a învățării automate , care încearcă să explice învățarea dintr-o perspectivă statistică .
Prezentare
Teoria VC este legată de studiul teoriei statistice. Putem desemna patru concepte importante :
- Uniformitatea învățării, care corespunde întrebării: care sunt condițiile (necesare și suficiente) pentru uniformitatea învățării bazate pe principiul minimizării riscului empiric?
- Rata de convergență a învățării, care corespunde întrebării: Cât de rapidă este convergența învățării?
- Controlul capacității de învățare automată, care corespunde întrebării: cum să controlăm rata de convergență (capacitatea de generalizare) a învățării automate?
- Construcția de mașini cu învățare automată, care corespunde întrebării: cum să creăm algoritmi care pot controla această învățare?
Concepte și relații importante cu alte domenii
Teoria VC conține concepte importante precum dimensiunea VC și minimizarea riscului structural. Această teorie este direct legată de unele subiecte matematice, cum ar fi teoria reproducerii nucleelor spațiilor Hilbert , rețelelor de regularizare , nucleelor și proceselor empirice .
Articole similare
Surse
- (fr) Acest articol este preluat parțial sau în totalitate din articolul Wikipedia din limba engleză intitulat „ Teoria Vapnik-Chervonenkis ” ( vezi lista autorilor ) .
- (ro) VN Vapnik , The Nature of Statistical Learning Theory , Springer,2000, 314 p. ( ISBN 978-0-387-98780-4 , citit online )