本体学习算法的两类LOO一致稳定性和广义界

摘要：

近年来,随着本体研究的深入,各类机器学习方法被尝试应用于本体相似度计算和本体映射获取.稳定性是本体学习算法的必要条件,它从本质上体现了算法的可用性,即要求本体学习算法的最优解不会受到本体样本的小幅度调整而发生大的变化.本文研究了删除一个本体样本点的条件下,对本体学习算法的期望误差与经验误差的差值产生的影响.分别在本体学习算法一致稳定和假设空间一致稳定两种不同的框架下,利用统计学习理论的技巧,得到对应广义界的上界估计.

关键词：本体、机器学习、稳定性、广义界、本体数据依赖函数、本体样本依赖假设集、拉德马赫复杂度、经验拉德马赫复杂度

所属期刊栏目：17

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51574232

在线出版日期：2022-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：471-479