لنفترض أن لدينا مشكلة انحدار يرغب الكثير من الأشخاص في حلها ، ولكن يتم توزيع المعلومات عبر الوكلاء --- يرى الوكلاء المختلفون مجموعات فرعية مختلفة من الميزات. ويتم تضمين الوكلاء في شبكة (DAG). عندما يقوم المرء بالتنبؤات, يتم ملاحظتها من قبل أطفاله.

كان هذا أيضا جزءا من استكشاف ممتع قمنا به في نفس الوقت حول كيفية دمج أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة في عملية القيام بالعلوم النظرية والتجريبية. لقد تعلمنا الكثير عن ذلك أيضا --- سنكتب المزيد في مرحلة ما.

@LuJiuyao لا يلزم أن يكون التنبؤ الخطي الأمثل عالميا في نطاق التنبؤات الخطية المثلى محليا (عندما لا تكون الميزات مستقلة) ، حيث يختلف الترجيح النسبي للخصائص في كل حالة.

@LuJiuyao يرسم الخط الأحمر راجع للشغل ما يحدث بالفعل عند تشغيل هذا على عينات من تعميم هذا المثيل إلى 10 متغيرات. السلسلة هي A1->A2->...->A10->A1->A2->...->A10->... إلخ يدور حول روبن إلى الأبد. تحصل على انخفاض خطأ بعد كل تمريرة ولكنها لا تنتقل أبدا إلى 0