摘要
机器学习是人工智能的核心领域之一,主要研究计算机如何通过利用经验自动提高自身的性能,机器学习技术的发展已成为新一轮人工智能热潮的主要推动力,受到高度关注.机器学习常可分解为"表示+评估+优化"3个部件,即数据与模型的表示、学习结果的评估,以及实施学习过程的优化方法 3个部分,其中优化承载了机器学习的实现,优化方法的能力也直接影响了另两个部件——模型表示和评估函数的设计范围.在解决真实应用问题时,常需要使用非线性模型和非凸评估函数,导致机器学习任务常常归结为复杂优化问题,具有不可导、不连续、大量局部极值、多目标等性质,对优化方法提出了挑战.
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期2545-2546,共2页
Journal of Software