Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Investigation into Mini-Batch Rule Learning

論文の概要: An Investigation into Mini-Batch Rule Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10202v1
Date: Fri, 18 Jun 2021 16:10:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-21 16:27:16.092104
Title: An Investigation into Mini-Batch Rule Learning
Title（参考訳）: ミニバッチルール学習に関する研究
Authors: Florian Beck and Johannes F\"urnkranz
Abstract要約: 単一の隠蔽層を持つネットワーク構造において,ルールセットを効率的に学習できるかどうかを検討する。最初の初歩的なバージョンは、1つのデータセットを除いて、許容可能なパフォーマンスを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We investigate whether it is possible to learn rule sets efficiently in a network structure with a single hidden layer using iterative refinements over mini-batches of examples. A first rudimentary version shows an acceptable performance on all but one dataset, even though it does not yet reach the performance levels of Ripper.
Abstract（参考訳）: 例のミニバッチに対する反復的改良を用いて,単一の隠蔽層を持つネットワーク構造において,ルールセットを効率的に学習できるかどうかを検討する。最初のrudimentaryバージョンは、ripperのパフォーマンスレベルにはまだ達していないが、単一のデータセット以外すべてにおいて許容できるパフォーマンスを示している。

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