43、自适应系统中的复杂性与学习应用

自适应系统中的复杂性与学习应用

1. 相关概念介绍

1.1 可比语料库

可比语料库是由两个或多个不相交的子集组成的文档集合，每个子集使用不同的语言编写，且每个子集中的文档与其他子集中的文档主题相同。例如，用不同语言撰写的报道同一事件的报纸文章集合就是典型的可比语料库。虽然这些文章严格来说并非相互翻译，但它们共享大部分语义内容。一些跨语言文本挖掘方法完全或部分依赖于可比语料库的统计特性。

1.2 竞争学习

竞争学习是一种人工神经网络学习过程，在这个过程中，不同的神经元或处理元素会竞争谁有资格学习来表示当前输入。在最纯粹的形式中，竞争学习出现在所谓的“胜者通吃”网络中，只有最能代表输入的神经元被允许学习。由于所有神经元都会学习更好地表示它们已经擅长表示的输入类型，因此它们会专门用于表示不同类型的输入。对于向量值输入和表示，输入会被量化到具有最接近表示（模型）的单元，并且使用随机梯度下降来调整表示以最小化表示误差。竞争学习网络已被研究作为神经网络中感受野和特征检测器（如定向选择性视觉神经元）如何发展的模型。同样的过程也在在线K - 均值聚类中起作用，并且在自组织映射（SOM）和混合模型的EM算法的变体中也有应用。

2. 自适应系统及其复杂性

2.1 自适应系统定义

自适应系统，或复杂自适应系统，是复杂系统的一种特殊情况，它能够根据其环境或系统自身部分的变化来调整其行为。通过与环境的持续交互，系统可以提高其性能。自适应系统中的复杂性概念用于分析系统与其环境之间的交互关系，可分为两种类型：模型复杂性的内部复杂性和数据复杂性的外部复杂性。内部复杂性由系统从其环境接收的输入、信息或能量的量来定义。外