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规则:从界限到相关性——维特根斯坦后期思想对"机器学习"的启示
文献摘要：
"机器学习"的关键就在于学习"规则".后期维特根斯坦认为学习是一个整体,规则在语境中才有意义,他主张用相似性取代规则.因此,在"机器学习"中既需要规则作为学习的基本结构,也需要相关性来展现语境,规则随之由封闭的界限变成了开放的相关性.相关性可以用要素之间的权重大小来表示,通过众多样例的集合形成语境,进而在动态的相关性中生成理解.由于相关性和语境紧密相关,而人类生活的语境恰恰是机器所匮乏的,因此机器学习虽然在某些方面胜过人类,但并不能取代人类学习,它只能作为人类学习的延伸.
文献关键词：
规则;学习;家族相似;相关性;语境
中图分类号：
作者姓名：
宋珊
作者机构：
兰州大学哲学社会学院,兰州730000
文献出处：
引用格式：
[1]宋珊-.规则:从界限到相关性——维特根斯坦后期思想对"机器学习"的启示)[J].自然辩证法研究,2022(09):40-46
A类：
B类：
后期维特根斯坦,一个整,基本结构,样例,成语,人类生活,恰恰,胜过,能取,人类学,家族相似
AB值：
0.263906
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