آشنایی با نظریه قرار اجتماعی و نقد و ارزش آن

آشنایی با نظریه قرار اجتماعی و نقد و ارزش آن

تعداد صفحات: 64

نوع فایل: doc

دسته بندی:

قیمت: 2500 تومان

تعداد نمایش: 1099 نمایش

ارسال توسط:

تاریخ ارسال: 3 سپتامبر 2017

به روز رسانی در: 3 سپتامبر 2017

خرید این محصول:

پس از پرداخت لینک دانلود برای شما نمایش داده می شود.

آشنایی با نظریه قرار اجتماعی و نقد و ارزش آن
فرمت فایل: ورد –Word و قابل ویرایش
تعداد صفحات: 64

نظریه یاد گیری محاسبه ای
در این بخش ویزگیهای نظری در مورد مشکلات متعدد یاد گیری ماشین حساب ارایه شده و انواع مهارت های متعدد الگوریتم های یاد گیری ماشین حساب مطرح شده است.این نظریه در صدد یافتن پاسخی مناسب به این سوالات است.تحت چه شرایطی یاد گیری موفقیت آمیز امکان پذیر است و تحت چه شرایطی غیر ممکن است.وتحت چه شرایطی الگوریتم خاص یاد گیری ,یاد گیری موفقیت آمیز را تضمین میکند.

مقدمه
هنگامی که یادگیری ماشین حساب مورد مطالعه قرار میگیرد،این طبیعی است که تعجب کنید ،چه قانون کلی میتواند بر یاد گیرنده های ماشین و غیر ماشین فایق آید. آیا این امکان وجود دارد تا دسته ای از مشکلات یاد گیری جدایی ناپذیر را که شاید مشکل یا ساده باشد را بتوان جدا از الگوریتم یاد گیری شناسایی نمود.؟ آیا میتوان تعداد مثال های آموزشی لازم را برای اطمینان از یاد گیری موفقیت آمیز تعیین کرد؟چگونه این تعداد تحت تاثیر قرار میگیرند ، اگر یاد گیرنده اجازه داشته باشد تا سوالاتی را یرای معلم مطرح کند ودر مقابل نمونه اختیاری از مثال های آموزشی را مشاهده کند ؛آیا میتوان تعداد خطا هایی را که یاد گیرنده قبل از آموختن عملکرد مورد نظر ،انجام داده را مشخص کرد؟آیا میتوان پیچیدگی محاسباتی جدایی ناپذیر دسته ای از مشکلات یاد گیری را توصیف کرد؟
اگر چه جواب های کلی که به این سوالات داده میشود هنوز نامشخص اند اما بخش هایی از نظریه یاد گیری محاسباتی شکل گرفت.در این بخش نتایج قابل توجهی که از این نظریه به دست آمده ، ارا یه میشود و در بردارنده پاسخ سوالاتی است که در محدوده تنظیم مشکلات خاص ایجاد میشود.ما در این جا بر روی مسا له یادگیری استقرایی تاکید نمودیم که عملکرد مورد نظر آن مشخص نیست. فقط میتوان الگوهای آموزشی بر طبق این عملکرد مورد نظر به دست آوردو فرضیه های انتخابی را با فاصله تعیین کرد.در طی این تنظیم نمودن ما سوالاتی را از این قبیل مطرح میکنیم.چند تا از الگوهای آموزشی برای یاد گیری موفقیت آمیز عملکرد مورد نطر کافی است؟چند خطا توسط یاد گیرنده قبل از موفق شدن رخ میدهد .طبق ان چه که ما مشاهده میکنیم این امکان وجود دارد تا محدودیت های کمی بر روی این ارزیابی تعیین کنیم که به خصوصیات مسایل یاد گیری بستگی دارد و از این قرار است :
• اندازه یا پیچیدگی فاصله فرضیه ای که توسط یاد گیرنده مطرح میشود.
• دقت داشتن در مورد این که مفهوم مورد نظر باید تقریبی باشد.
• این احتمال باشد که یاد گیرنده مبتواند فر ضیه موفقی را ارایه دهد.
• روش الگوهای یادگبری برای یاد گیرنده مطرح باشد.
در بیشتر قسمت ها ما توجه مان را به الگوریتم های خاصی معطوف نکردیم بلکه بیشتر در مورد طبقه بندی های گسترده الگوریتم های یادگیری است که بوسیله فاصله فرضیه ها مشخص میشود ؛آنها را مورد توجه قرار داده و الگوهای آموزشی معرفی میکنیم .هدف ما پاسخگویی به این مسایل است:
پیچیدگی نمونه :به چند تا از الگوهای آموزشی نیاز است تا یاد گیرنده به فرضیه موفقیت آمیز نزدیک شود (به احتمال زیاد)؟
پیچیدگی محاسباتی :چه تلاش های محاسباتی برای یاد گیرنده لازم است تا به فرضیه موفقیت آمیز نزدیک شود(به احتمال زیاد)؟
محدوده خطا :چه تعداد از الگوهای آموزشی را یاد گیرنده قبل از نزدیک شدن به فرضیه موفق ؛ اشتبا ها طبقه بندی کرد ؟
توجه کنید که در اینجا یکسری طبقه بندی خاص وجود دارد که ما میتوانیم بر طبق آن سوالاتی از این را پی گیری کنیم. به عنوان مثال در اینجا روشهای مختلفی وجود دارد که مشخص میکند چه روشی برای یاد گیرنده موفقیت آمیز است و شاید ما آن را برای موفق شدن مشخص کنیم.یاد گیرنده باید فرضیه ای را به دست آورد که با مفهوم مورد نظر یکسان باشد.به جای آن شاید ما فقظ به این نیاز داشته باشیم تا فرضیه ای ایجاد شود که با مفهوم مورد نظر بیشتر از زمان آن همسازی داشته باشد .یا این که یک فرضیه معمولی به دست آورد .ما باید تعیین کنیم چگونه یادگیرنده به الگوهای آموزشی دسترسی خواهد داشت؟ما میتوانیم مشخص کنیم که الگوهای آموزشی به کمک یک معلم مطرح میشود.یا از طریق آزمایش هایی که یاد گیرنده انجام میدهد؛ آنها را به دست می آورد یا فقط آن ها را به طور تصادفی بر حسب یکسری مراحل بیرونی و کنترل یاد گیرنده ایجاد کند.همان طور که پیش بینی میشد جواب سوالات بالا به طبقه بندی خاص یا مدل آموزشی که در ذهن داریم بستگی دارد .

ادامه این فصل به این ترتیب مرتب شده :
بخش 2 7 درباره معرفی برنا مه ریزی احتمالی یاد گیری تقریبا صحیح است.
بخش 7 3 تحلیل پیچیدگی نمونه و پیچیدگی محاسبه ای در مورد مشکلات یادگیری متعدد در چهار چوب بر نامه ریزی یادگیری تقریبا صحیح است.
بخش4 7 معرفی اهمیت ارز یابی پیچیدگی فاصله فرضیه ای است که ابعاد vc گویند و تحلیل مارا در مورد یاد گیری pac با مشکلات موجود در فاصله فرضیه بی انتها گسترش میدهد.
بخش5 7 معرفی مدل محدوده خطا است و محدوده ای از تعداد خطا هایی که توسط چندین الگوریتم یاد گیری ایجاد شده را ارایه میدهد که در بخش قبلی بحث شد.نهایتا ما الگوریتم weighted majority را مطرح می کنیم که یک الگوریتم قابل اجرا برای ترکیب کردن پیش بینی های چندین الگوریتم یاد گیری رقابت کننده است. همرا با آن محدوده خطای نظری برای این الگوریتم تعیین میشود.

یاد گیری احتمالی ، فرضیه های تقریبا صحیح
در این بخش ما بر نا مه ریزی خاصی را برای مساله یاد گیری مد نظر قرار دادیم که آن را مدل یاد گیری احتمالی تقریبا صحیح (pac ) گویند.ما با مشخص کردن برنامه ریزی مساله ای که مدل یاد گیری pac را تعریف میکند شروع میکنیم.سپس این سوالات را مورد توجه قرار میدهیم.چه تعداد از الگوهای آموزشی و چه تعداد از محاسبات لازم است ؛ با این هدف که طبقه بندی های مختلف عملکرد های مورد نظر را در چهار چوب این مدل pac آموزش میدهد.به منظور ساده سازی ؛ما بحث درباره یادگیری مفاهیم با مقدار بولی بر طبق داده های آموزشی بدون اختلال را محدود میکنیم.به هر حال برخی از نتایج حاصله را میتوان با طرح های کلی تر یاد گیری عملکرد های مورد نظر با ارز یابی واقعی توسعه داد.(مثلا natarajan در سال 1991 را نگاه کنید)و بعضی ها را میتوان از طریق انواع مشخصی از داداه های ناقص توسعه داد.