Meta-Interpretive Learning元解釋學習(一)
1、元解釋學習MIL 元解釋學習MIL(Meta-Interpretive Learning)是最新提出的一種歸納邏輯編程ILP(Inductive Logical Programming)方法。 元解釋學習通過給定的背景知識BK和實例E以及專用的元解釋器誘導生成假設程序，學習過程中支持謂詞構造和遞歸概念的定義。 2、元解釋學習MIL框架 3、元解釋學習MIL實例
相關文章
- 1. 元學習——meta-learning
- 2. 元學習Meta Learning/Learning to learn
- 3. 初識元學習-Meta learning
- 4. 機器學習15 -- meta learning 元學習
- 5. 小樣本學習（Few-shot Learning）與元學習(meta-learning)初步
- 6. Few-shot learning（少樣本學習）和 Meta-learning（元學習）概述
- 7. 元學習與小樣本學習理解 Meta learning and Few shot learning
- 8. 元學習—Meta Learning的興起
- 9. Meta-learning（元學習）和 3D-CNN 總結
- 10. 聯邦元學習Federated meta learning
- 更多相關文章...
- • SQLite Explain（解釋） - SQLite教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 元學習——meta-learning
- 2. 元學習Meta Learning/Learning to learn
- 3. 初識元學習-Meta learning
- 4. 機器學習15 -- meta learning 元學習
- 5. 小樣本學習（Few-shot Learning）與元學習(meta-learning)初步
- 6. Few-shot learning（少樣本學習）和 Meta-learning（元學習）概述
- 7. 元學習與小樣本學習理解 Meta learning and Few shot learning
- 8. 元學習—Meta Learning的興起
- 9. Meta-learning（元學習）和 3D-CNN 總結
- 10. 聯邦元學習Federated meta learning