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/ NetNews Usenet Archive 1992 #16 / NN_1992_16.iso / spool / comp / ai / neuraln / 2977 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-07-27  |  1.6 KB
  1. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!wupost!uwm.edu!ogicse!das-news.harvard.edu!cantaloupe.srv.cs.cmu.edu!crabapple.srv.cs.cmu.edu!news
  2. From: sef@sef-pmax.slisp.cs.cmu.edu
  3. Newsgroups: comp.ai.neural-nets
  4. Subject: Re: re:need for unique test sets
  5. Message-ID: <1992Jul27.135653.270071@cs.cmu.edu>
  6. Date: 27 Jul 92 13:56:53 GMT
  7. Article-I.D.: cs.1992Jul27.135653.270071
  8. Organization: School of Computer Science, Carnegie Mellon
  9. Lines: 28
  10. Nntp-Posting-Host: sef-pmax.slisp.cs.cmu.edu
  11.  
  12.  
  13.     From: tom@cs.su.oz.au (Thomas James Jones)
  14.     
  15.         I guess this is pretty difficult to answer, but what
  16.         basis do we have for expecting that the net should
  17.         (or can) learn a function we have 'in mind', when there
  18.         are infinite trivially different ways of mapping any
  19.         given data set?
  20.         If we have no organizational basis for our learning, then
  21.         what inherent organizational concepts do we expect the
  22.         net to extract?
  23.     
  24. Yes, it is pretty difficult to answer.  Any given architecture or algorithm
  25. will be "biased" in favor of certain representations for a set of data, and
  26. this bias may be better or worse for generalization to new problems drawn
  27. from the same distribution.  The state of theory in this area can generally
  28. be found in the COLT conference proceedings.  That's "Conference on
  29. Learning Theory", and is not restricted to neural net models.
  30.  
  31. -- Scott
  32. ===========================================================================
  33. Scott E. Fahlman
  34. School of Computer Science
  35. Carnegie Mellon University
  36. 5000 Forbes Avenue
  37. Pittsburgh, PA 15213
  38.  
  39. Internet: sef+@cs.cmu.edu
  40.