基于关系映射的迁移模型研究及应用

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1、硕士学位论文基于关系映射的迁移模型研究及应用RESEARCHANDAPPLICATIONOFTRANSFERMODELBASEDONRELATIONALMAPPING吁松哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP181学校代码：10213国际图书分类号：004.8密级：公开工学硕士学位论文基于关系映射的迁移模型研究及应用硕士研究生吁松：导师何慧教授：申请学位工：学硕士学科计算机科学与技术：所在单位计算机科学与技术学院：答辩日期201：8年6月授予学位单位哈尔滨工业大学：ClassifiedI

2、ndex:TP181U.D.C:004.8DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringRESEARCHANDAPPLICATIONOFTRANSFERMODELBASEDONRELATIONALMAPPINGCandidate：YuSongSupervisor：Prof.HeHuiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ComputerScienceandTechnologyAffi

3、liation：SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着机器学习的不断发展，迁移学习也受到越来越多的研究者的关注。迁移学习之所以受到重视是因为在提高算法的自适应能力，解决领域数据不足的问题，减少算法的训练时间等方面都可以发挥重要的作用。迁移学习在解决原始问题时引入源领域，

4、借助源领域的知识来帮助解决目标领域的问题，这个目标领域就是原始问题对应的领域。迁移学习的源领域和目标领域可以是同构的，也就是源领域与目标领域的数据分布、特征空间和输出空间都相同，反之，如果不是都相同，则被认为是异构的。这意味着异构迁移学习打破了传统机器学习的独立同分布假设，因此学习起来将更为困难。本文研究的是异构领域的迁移模型，我们利用关系映射的思想进行迁移，其本质是构造源领域与目标领域之间的关系，然后借助这种关系进行迁移。我们将关系映射的迁移学习思想与两种不同的机器学习方法相结合，得到了基于谓词

5、映射的马尔科夫逻辑网络迁移模型和基于双向关系映射的迁移强化学习模型，分别解决了领域数据不足和算法训练时间过长的问题。马尔科夫逻辑网络是一种依靠逻辑关系进行推理的机器学习模型，我们利用源领域和目标领域一阶逻辑公式之间的关系，使用谓词映射构造目标领域的一阶逻辑公式，并利用规则筛选、谓词覆盖等手段筛选公式，从而实现马尔科夫逻辑网络模型的迁移，使得我们能在目标领域只有少量数据的情况下构造马尔科夫逻辑网络。我们在三个公开的数据集上测试了我们的迁移算法，结果表明我们的算法比现有的两个迁移马尔科夫逻辑网络的算法

6、更好。此外，我们在舆情数据集上应用该迁移算法，在目标领域只有少量数据的情况下成功建立了马尔科夫逻辑网络并具有良好的推理效果。强化学习是一种广泛应用于机器人领域的机器学习算法，但常常存在算法训练时间过长的问题。为此，我们提出一个基于双向映射的强化学习迁移框架，通过两次关系映射迁移源领域的知识，用于指导目标领域，从而实现缩短目标领域训练时间的效果。我们把强化学习迁移框架应用到Keepaway领域，基于该迁移框架提出两种迁移方法。在实验分析中，我们将这两种迁移方法与现有的Keepaway领域的强化学习方

7、法进行比较，实验结果表明其中一种迁移方法优于该迁移强化学习方法。关键词：机器学习；迁移学习；马尔科夫逻辑网络；强化学习I哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofmachinelearning,transferlearninghasattractedtheattentionofmoreandmoreresearchers.Thereasonthattransferlearningisvaluedisthatitcanplayanimportantrole

8、inimprovingtheadaptiveabilityofthealgorithm,solvingtheproblemofinsufficientdatainthefieldandreducingthetrainingtimeofthealgorithm.Transferlearningintroducesourcedomaintosolvingtheoriginalproblemwhichiscalledtargetdomain.Ifthedatadistribution,f