偏好学习的若干关键技术研究

项目名称： 偏好学习的若干关键技术研究

项目编号： No.60901078

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 轻工业、手工业

项目作者： 牛常勇

作者单位： 郑州大学

项目金额： 18万元

中文摘要： 本项目在对现有文献综述基础上发现目前的偏好学习方法中对于排序函数的"函数表示"方面研究不足，偏好学习方法均采用浅层结构学习算法，这类结构对于处理高可变函数效率很低（需要大量的训练数据），但同时我们前期工作预示:为了达到更为准确的结果，偏好学习需要具有学习高可变函数的能力。本项目拟在偏好学习中引入深层学习方法，并对若干关键技术进行研究，主要研究内容包括如何引入深层学习思想使得偏好学习算法更好地处理复杂函数；研究如何根据偏好学习的特性采用适当的正则化方法控制深层学习方法的偏好模型复杂度；研究如何在引入深层学习方法的偏好学习模型中解决算法在大数据集（包含大量未标记数据）上的可扩展性问题。本项目的研究对于深层学习方法中不同目标函数下的偏好模型复杂度控制，以及对于已标记、未标记数据的不同处理提高偏好学习算法的可扩展性具有一定的意义。

中文关键词： 偏好学习；深层学习学习；多尺度卷积神经网络；高可变函数；

英文摘要：

英文关键词： Preference learning；Deep Leanring；Multi-Scale Convolutional Neur；Highly variable functions；