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一种博弈论驱动的使用命题逻辑的最优模式识别方法
尽管单独而言很简单，但人工神经元在深度网络中互连时可提供最先进的性能。 可以说，Tsetlin 自动机是一种更简单、更通用的学习机制，能够解决多臂老虎机问题。仅通过单个整数作为内存，它通过递增和递减操作来学习随机环境中的最佳动作。 在本文中，我们介绍了 Tsetlin 机，它通过命题公式解决复杂的模式识别问题，由 Tsetlin 自动机的集合组成。 为了消除信噪比消失这一长期存在的问题，Tsetlin Machine 使用一种新颖的游戏来协调自动机。 此外，输入、模式和输出都表示为位，而识别和学习则依赖于位操作，从而简化了计算。 我们的理论分析表明，游戏的纳什均衡与提供最佳模式识别准确性的命题公式相一致。 这意味着学习没有局部最优，只有全局最优。 在五个基准测试中，与 SVM、决策树、随机森林、朴素贝叶斯分类器、逻辑回归和神经网络相比，Tsetlin 机器提供了具有竞争力的准确性。 我们进一步证明命题公式如何促进解释。 总之，我们相信高精度、可解释性和计算简单性的结合使 Tsetlin 机器成为广泛领域的有前途的工具。
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