知识增强的列网络：以建议引导深度学习
机器学习
2019-06-05 v1 人工智能
机器学习
摘要
近来，深度模型在若干任务中取得了显著成功，尤其是在低层表示方面。然而，大多数深度模型中从稀疏含噪样本进行有效学习是一大挑战，尤其是在具有结构化表示的领域中。受人类引导机器学习已被证实的成功的启发，我们提出了知识增强的列网络（Knowledge-augmented Column Networks），一种关系深度学习框架，它利用人类建议/知识在存在稀疏性和系统性噪声的情况下学习更好的模型。
引用
@article{arxiv.1906.01432,
title = {Knowledge-augmented Column Networks: Guiding Deep Learning with Advice},
author = {Mayukh Das and Devendra Singh Dhami and Yang Yu and Gautam Kunapuli and Sriraam Natarajan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.01432},
year = {2019}
}
备注
Presented at 2019 ICML Workshop on Human in the Loop Learning (HILL 2019), Long Beach, USA. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1904.06950