神经网络增强里程碑预测模型

20/24神经网络增强里程碑预测模型第一部分神经网络在里程碑预测中的应用 2第二部分影响神经网络预测精度的因素 4第三部分神经网络架构选择优化 6第四部分数据集构建及特征工程的重要性 10第五部分模型训练与超参数调优策略 12第六部分评估模型性能的指标选择 15第七部分神经网络模型在现实世界中的挑战 17第八部分神经网络增强里程碑预测的未来展望 20

第一部分神经网络在里程碑预测中的应用关键词关键要点【神经网络架构的演变】

1.深层神经网络的兴起：层数更深的神经网络，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），显着提高了里程碑预测的准确性。

2.迁移学习：利用预先训练的神经网络来提取特征，然后针对特定的里程碑预测任务进行微调，提高模型性能。

3.注意力机制：注意力模型能够重点关注对预测重要的输入信息，从而提高预测的解释性和可信度。

【多模态数据的融合】

神经网络在里程碑预测中的应用

神经网络是一种强大的机器学习模型，因其处理复杂非线性关系和从数据中提取高级模式的能力而闻名。在里程碑预测领域，神经网络已成功应用于各种任务，包括：

1.早产风险预测：

*神经网络模型可以利用孕妇的健康记录、超声检查图像等数据，预测早产发生的可能性。

*这些模型可以识别风险因素，并帮助医疗保健提供者制定早期干预措施来降低早产风险。

2.生长迟缓预测：

*神经网络可以分析胎儿在子宫内的生长模式，以预测生长迟缓的风险。

*这些模型使用超声检查测量和母体信息，以识别发育不佳的迹象，并促使及时的医疗干预。

3.子痫前期预测：

*子痫前期是一种妊娠并发症，会导致高血压和其他严重健康问题。

*神经网络模型可以预测子痫前期的发病，并允许医疗保健提供者采取预防措施来保护母亲和婴儿。

4.出生体重预测：

*神经网络可以估计胎儿的出生体重，这对于规划分娩方式和产后护理至关重要。

*这些模型考虑母体特征、超声检查测量和怀孕史，以提供准确的出生体重估计。

神经网络模型的优势：

*非线性关系处理：神经网络可以捕获数据中的复杂非线性关系，这是传统统计模型难以处理的。

*特征提取：神经网络能够自动从数据中提取高级特征，无需手工特征工程。

*预测准确性：经过适当训练的神经网络模型可以提供高度准确的里程碑预测。

*可解释性：某些类型的神经网络（如解释性人工神经网络）可以提供对预测结果的见解。

模型开发和评估：

开发神经网络里程碑预测模型涉及以下步骤：

*数据收集：收集相关数据，包括健康记录、超声检查图像和出生结果。

*数据预处理：对数据进行清理、转换和归一化处理，以使其适合建模。

*模型训练：使用训练集训练神经网络模型，调整权重以优化预测性能。

*模型验证：使用验证集评估模型的泛化能力，并调整模型超参数以提高精度。

*模型评估：使用测试集对最终模型进行评估，计算其预测度量，如准确率、灵敏度和特异性。

结论：

神经网络在里程碑预测领域显示出巨大的潜力。通过利用其强大的特征提取和非线性关系处理能力，这些模型可以在早期识别风险，并帮助医疗保健提供者制定及时且有效的干预措施，以改善母婴健康结果。随着神经网络技术的不断发展，我们可以预期在里程碑预测中取得进一步的进步，从而为个性化和基于证据的产前护理铺平道路。第二部分影响神经网络预测精度的因素关键词关键要点【神经网络架构】：

1.层数和神经元数量：网络深度和宽度影响特征提取和表达能力。

2.激活函数选择：不同激活函数（如ReLU、Sigmoid）引入非线性，增强模型对复杂数据的拟合能力。

3.卷积神经网络（CNN）的滤波器和池化：CNN通过局部连接和池化操作提取局部特征和降低维度。

【训练数据质量】：

影响神经网络预测精度的因素

1.数据质量和数量

*数据质量：数据应无噪声、缺失值和异常值，否则会降低预测精度。

*数据数量：一般来说，数据越多，神经网络模型学到的模式就越全面，预测精度越高。但是，当数据量过大时，模型可能会过于复杂，出现过拟合现象。

2.特征工程

*特征工程包括数据预处理、特征提取和特征选择。

*数据预处理：将数据标准化、归一化或进行离散化处理，以消除不同量纲和单位的差异。

*特征提取：从原始数据中提取对预测任务有用的特征，以提高预测精度。

*特征选择：选择与预测目标最相关的特征，以减少模型复杂度和提高泛化能力。

3.神经网络架构

*神经网络的架构，包括层数、节点数和激活函数，会影响预测精度。

*层数和节点数：一般来说，层数越多、节点数越多，模型越复杂，预测精度越高。但是，模型过于复杂可能会导致过拟合。

*激活函数：激活函数决定了神经元输出的取值范围和非线性度。不同的激活函数适用于不同的预测任务。

4.训练过程

*学习率：学习率控制了权重更新的步长。学习率过大可能导致模型不稳定，学习率过小可能导致训练过程缓慢。

*迭代次数：训练过程需要迭代一定次数，以让模型充分拟合数据。迭代次数过少可能导致模型欠拟合，迭代次数过多可能导致过拟合。

*正则化：正则化技术（如L1/L2正则化）可以防止模型过拟合，提高泛化能力。

5.过拟合和欠拟合

*过拟合：模型在训练集上表现很好，但在新数据集上表现不佳，这表明模型过于复杂，学习到了数据中的噪声和异常值。

*欠拟合：模型在训练集和新数据集上的表现都很差，这表明模型过于简单，没有学到数据中的有用模式。

6.其它因素

*硬件资源：神经网络训练需要大量的计算资源，硬件条件不足可能会限制模型的复杂度和训练速度。

*优化算法：优化算法（如梯度下降法）用于更新模型权重。不同的优化算法具有不同的收敛速度和稳定性。

*超参数调优：神经网络包含许多超参数（如学习率、正则化参数），需要通过交叉验证或网格搜索等方法进行调优才能获得最佳预测精度。第三部分神经网络架构选择优化关键词关键要点神经网络架构搜索(NAS)

1.NAS自动探索神经网络架构，生成针对特定任务优化的架构，从而最大限度提高模型性能。

2.NAS采用强化学习、进化算法或贝叶斯优化等方法，在巨大的架构空间中搜索最优架构。

3.NAS可用于各种任务，包括图像分类、对象检测和自然语言处理，并已取得了显著的性能提升。

可微分神经架构搜索(DNAS)

1.DNAS将NAS作为可导优化问题，允许使用梯度下降算法直接优化神经网络架构。

2.DNAS提供了更快速、更有效的架构搜索过程，因为无需执行昂贵的训练过程即可评估架构。

3.DNAS在生成高度优化的架构方面取得了成功，并已用于广泛的应用中。

生成式神经网络架构搜索(GANAS)

1.GANAS利用生成器对抗网络(GAN)来生成和评估神经网络架构。

2.GANAS消除对昂贵的训练过程的依赖，允许快速探索更广泛的架构空间。

3.GANAS已证明能够生成多样化且高效的架构，为NAS领域打开新的可能性。

模块化神经网络架构搜索(MNAS)

1.MNAS将神经网络架构分解为模块，然后搜索最佳模块组合以构建完整的架构。

2.MNAS减少了搜索空间的复杂性，使架构搜索过程更加高效。

3.MNAS能够生成轻量级且高效的神经网络架构，适用于移动设备和嵌入式系统。

多目标神经网络架构搜索(MONAS)

1.MONAS优化神经网络架构以同时满足多个目标，例如精度、速度和资源效率。

2.MONAS采用多目标优化方法，在不同目标之间寻找最佳权衡。

3.MONAS已用于在各种任务中生成多功能的神经网络架构。

神经网络架构生成器

1.神经网络架构生成器利用语言模型或图神经网络来生成新的神经网络架构。

2.神经网络架构生成器提供了快速且高效的架构探索机制，并可用于探索以前未知的架构空间。

3.神经网络架构生成器有望为NAS领域带来革命性突破，并有可能自动生成人类专家设计的架构。神经网络架构选择优化

神经网络架构的选择对于优化里程碑预测模型至关重要。选择合适的架构可以提高模型的准确性、效率和鲁棒性。以下介绍几种常见的优化神经网络架构的方法：

超参数优化

超参数是神经网络训练过程中需要手动设置的，例如学习率、batch大小、层数和节点数。超参数优化是一种自动调整这些参数的过程，以最大化模型性能。常用的超参数优化方法有：

*网格搜索：系统地遍历一组预定义的超参数值，并选择性能最佳的值组合。

*随机搜索：从给定的范围内随机采样超参数值，并选择性能最佳的值组合。

*贝叶斯优化：使用贝叶斯学习优化超参数，通过迭代更新概率分布来指导超参数选择。

神经架构搜索（NAS）

NAS是一种自动化过程，用于搜索最佳的神经网络架构。与超参数优化不同，NAS直接搜索网络拓扑、连接和权重。常用的NAS方法有：

*进化算法：使用遗传算法或强化学习算法，通过选择性繁育和变异来生成和优化架构。

*梯度下降：将神经网络架构的可微表征作为优化目标，并使用梯度下降算法找到最佳架构。

*强化学习：训练一个强化学习代理，为不同的架构分配奖励，并根据奖励优化架构。

知识迁移

知识迁移是指将已学知识从预训练模型或任务转移到新任务或模型。这可以帮助优化神经网络架构，如下所示：

*迁移学习：使用预训练模型的权重或特征作为新模型的初始化点，以提高性能和收敛速度。

*知识蒸馏：将大型模型的知识蒸馏到较小或更简单的模型中，以保持性能，同时降低计算成本。

*多任务学习：训练模型同时执行多个任务，以利用任务之间的相关知识，并提高每个任务的性能。

神经网络组合

神经网络组合是一种创建复杂神经网络的方法，通过组合多个较小的神经网络。这可以帮助优化架构，如下所示：

*同质组合：组合相同架构的不同实例，例如通过训练具有不同权重的多个CNN。

*异质组合：组合不同架构的神经网络，例如通过将CNN与RNN结合使用。

*深度组合：组合多个神经网络层，例如通过叠加多个卷积层和全连接层。

评估和选择

在优化神经网络架构时，评估和选择最佳架构至关重要。常用的评估指标包括：

*准确性：模型预测正确里程碑的能力。

*效率：模型训练和推理的时间和资源效率。

*鲁棒性：模型对噪声数据、异常值和分布变化的容忍度。

通过考虑这些评估指标，并结合上述优化方法，可以选择最佳的神经网络架构，以提高里程碑预测模型的性能。第四部分数据集构建及特征工程的重要性关键词关键要点数据集构建

1.多样性与代表性：数据集应包含广泛且多样化的数据，以捕捉现实世界的分布和复杂性。

2.平衡与关联：平衡不同类别或属性的样本分布，并考虑它们之间的关联关系。

3.消除偏差与噪声：识别和消除数据中的偏差或噪声，确保模型不会受到这些因素的影响。

特征工程

1.特征选择：识别和选择对建模目标最相关的特征，去除冗余或不相关的特征。

2.特征衍生：创建新特征或组合现有特征，以提取额外的信息和提高模型性能。

3.特征变换：应用数学变换或编码技术，例如归一化、独热编码或二值化，以改善特征分布和模型可解释性。数据集构建及特征工程的重要性

数据集构建和特征工程是神经网络增强里程碑预测模型的关键步骤，旨在为模型提供高质量、信息丰富的输入数据，提高预测精度。

数据集构建

数据集构建包括收集、筛选和预处理原始数据以获取训练和测试数据集。

数据收集：从可靠来源收集与里程碑预测相关的数据，例如患者记录、医学图像和遗传信息。

数据筛选：删除缺失数据、冗余数据和异常值，以确保数据集的完整性和一致性。

数据预处理：对原始数据进行标准化、归一化和转换等预处理技术，以适应神经网络的输入格式，提高其收敛速度和预测性能。

特征工程

特征工程是对原始数据进行变换和组合以创建新特征的过程，这些新特征更具信息性和预测性。

特征选择：识别与里程碑预测高度相关的数据特征，并剔除无关或冗余特征，以防止模型过拟合。

特征变换：将原始特征转换为更适合神经网络处理的表示，例如对数变换、二值化和离散化。

特征组合：将多个原始特征组合成新的特征，以捕捉更高阶关系和交互影响，提高模型的预测能力。

特征规范化：对特征进行缩放或标准化，以消除不同特征量级之间的差异，增强神经网络的训练稳定性。

数据集构建和特征工程的好处

精心构建的数据集和特征工程可为神经网络增强里程碑预测模型带来以下好处：

*提高数据质量：通过筛选和预处理，提高原始数据的完整性、一致性和相关性。

*降低模型复杂度：通过特征选择和特征组合，减少输入特征的数量，降低模型的复杂度和训练时间。

*增强模型预测能力：通过特征变换和规范化，创建更具信息性和预测性的特征，提高模型对里程碑事件的预测准确性。

*防止过拟合：通过特征选择和正则化技术，防止模型对训练数据过拟合，提高模型在不同数据集上的泛化能力。

*提高模型可解释性：通过对特征进行选择和变换，可以更好地理解模型对输入特征的敏感性，从而提高模型的可解释性和可信度。

结论

数据集构建和特征工程是神经网络增强里程碑预测模型中的至关重要的步骤。通过精心收集、筛选和预处理数据，并通过特征选择、变换和组合创建新特征，可以为模型提供高质量、信息丰富的输入，从而提高模型的预测精度、降低复杂度、防止过拟合，并增强模型的可解释性。第五部分模型训练与超参数调优策略关键词关键要点主题名称：训练数据集的准备

1.数据收集：明确目标任务所需的特定数据类型，从可靠且相关来源收集高质量和多样化的数据。

2.数据预处理：清除噪声和异常值，标准化特征，并通过采样或加权平衡数据集的类别分布。

3.数据增强：使用数据增强技术（如翻转、裁剪、旋转）扩展数据集，提高模型对真实世界输入的鲁棒性。

主题名称：模型架构选择

模型训练与超参数调优策略

1.模型训练

*初始化权重和偏差：使用Xavier或He初始化等标准方法来确保训练的稳定性和收敛性。

*优化算法：选择适合特定数据集和模型架构的优化算法，例如Adam、SGD或RMSprop。

*学习率：根据数据集和模型复杂性选择合适的学习率，并在训练过程中根据需要进行调整。

*批量大小：使用合适的批量大小，既能保持稳定性，又能充分利用GPU资源。

*训练循环和提前停止：确定训练循环次数，并使用提前停止机制来防止过拟合。

2.超参数调优

超参数调优是指选择影响模型训练和性能但无法通过训练数据学到的参数。超参数调优策略可以显着提高模型的泛化能力。

*手动调优：手动遍历超参数值，评估模型性能并选择最佳值。这种方法耗时，但可以提供对模型行为的深刻理解。

*网格搜索：系统地遍历超参数值组合的网格，并选择具有最佳性能的组合。网格搜索比手动调优更高效，但可能遗漏最优解。

*随机搜索：在超参数值空间中随机采样超参数组合，并选择具有最佳性能的组合。随机搜索可以比网格搜索更有效率，并可能找到局部最优点。

*贝叶斯优化：使用贝叶斯优化算法，该算法在超参数值空间中使用模型来指导搜索，从而找到最优值。贝叶斯优化比网格搜索和随机搜索更复杂，但可能找到更好的解。

3.超参数选择的注意事项

*数据集大小：较小的数据集需要更小的学习率和更少的训练循环。

*模型复杂度：更复杂的模型可能需要较大的学习率和更多的训练循环。

*数据分布：非均匀分布或稀疏数据集可能需要不同的超参数。

*计算资源：不同的超参数调优策略需要不同的计算资源，这可能会影响模型开发时间表。

4.评估训练效果

*训练损失：监控训练过程中模型在训练数据上的损失函数以评估模型的收敛性和训练效果。

*验证损失：在验证数据集上评估模型的损失函数以估计模型在未见数据上的泛化能力。

*准确性/召回率：使用准确性或召回率等指标来衡量模型预测的准确性。

*混淆矩阵：根据不同类别的真值和预测值创建一个混淆矩阵，以获得模型性能的详细视图。

5.模型选择

根据训练效果和超参数调优结果，选择具有最佳泛化能力和满足特定目标的模型。考虑因素包括：

*验证损失：具有最低验证损失的模型通常具有较好的泛化能力。

*复杂度：更简单的模型可能更易于解释和部署。

*计算资源：模型的计算成本可能会影响其实际使用。

*目标：不同的目标，例如最大化准确性或最小化假阳性，需要不同的模型选择标准。第六部分评估模型性能的指标选择关键词关键要点【绝对误差】：

1.绝对误差衡量预测值与实际值之间的绝对距离，适用于各种分布和尺度的预测任务。

2.常用的绝对误差度量包括：平均绝对误差(MAE)、中位绝对误差(MdAE)和最大绝对误差(MAE)。

3.绝对误差简单易懂，但对异常值敏感，可能低估模型的预测能力。

【相对误差】：

评估模型性能的指标选择

在神经网络增强里程碑预测模型中，选择合适的性能指标对于评估模型的有效性和可靠性至关重要。以下是常见的指标选择：

回归指标

*均方根误差(RMSE)：衡量预测值和实际值之间的平均平方根误差，适用于连续目标变量。

*平均绝对误差(MAE)：衡量预测值和实际值之间的平均绝对误差，不易受异常值影响。

*最大绝对百分比误差(MAPE)：衡量预测值和实际值之间的最大绝对百分比误差，适用于百分比变化预测。

分类指标

*准确率(Accuracy)：衡量正确预测的比例，适用于平衡数据集。

*精确率(Precision)：衡量将实际正例预测为正例的正确率，适用于不平衡数据集。

*召回率(Recall)：衡量将实际正例预测为正例的比例，适用于不平衡数据集。

*F1分数：综合考虑精确率和召回率的加权平均值，适用于不平衡数据集。

*混淆矩阵：显示实际值和预测值之间的关系，提供模型性能的更全面视图。

其他指标

*R平方(R²)：衡量模型预测值与实际值之间的拟合程度，范围为0-1，1表示完美拟合。

*平均绝对误差百分比(MAPE)：类似于MAPE，但使用绝对误差的平均值，适用于时间序列预测。

*温德姆-威尔考克森秩和检验：非参数检验，用于评估预测值和实际值之间是否存在统计学显着差异。

指标选择的考虑因素

指标的选择取决于以下因素：

*问题类型：回归或分类

*数据集平衡：平衡或不平衡

*目标变量类型：连续或分类

*模型目的：预测准确性、稳健性还是其他特性

建议的指标组合

以下是一些用于评估神经网络增强里程碑预测模型性能的建议指标组合：

*回归问题：RMSE、MAE、R²

*平衡分类问题：准确率、F1分数

*不平衡分类问题：精确率、召回率、F1分数

其他考虑事項

*对于非平衡数据集，应使用F1分数或其他考虑样本分布不平衡的指标。

*对于时间序列预测，应使用MAPE或MAPE%等专门为时间序列数据设计的指标。

*应使用交叉验证或保留数据集来评估模型性能，以避免过拟合。

*模型选择应基于多个指标的组合评估，而不是依赖于单个指标。第七部分神经网络模型在现实世界中的挑战关键词关键要点数据质量和可用性

1.获取困难和偏见：收集高质量且代表性的数据对于神经网络模型的性能至关重要，但这在现实世界中可能非常具有挑战性，特别是在涉及敏感或私密信息时。偏见数据会产生有偏的模型，做出不公平或不准确的预测。

2.数据量和维度：现实世界问题往往涉及大量、高维数据。处理此类数据需要强大的计算资源、高效的算法和仔细的特征工程，才能有效训练和部署神经网络模型。

3.数据动态性和漂移：现实世界数据不断变化和演进，这使得神经网络模型需要能够随着时间的推移进行重新训练和调整，以确保预测的准确性。

模型可解释性和信任

1.黑匣子性质：神经网络模型通常表现得像黑匣子，其决策过程难以理解。缺乏可解释性会阻碍对预测的信任，并使得调试和故障排除变得困难。

2.置信度评估：现实世界中，模型输出的置信度对于做出明智的决策至关重要。神经网络模型需要提供可靠的置信度估计，以便用户可以理解模型预测的不确定性。

3.偏见和歧视：神经网络模型可能会继承或放大训练数据中的偏见，导致有歧视性的预测。确保模型公平且无偏至关重要，需要仔细评估和缓解措施。神经网络模型在现实世界中的挑战

尽管神经网络模型在学术研究和行业应用中取得了显著进展，但它们在现实世界的应用仍面临着一些挑战。这些挑战源自神经网络的固有特性和实际部署的复杂性。

数据可用性和质量

神经网络高度依赖于大量且高质量的数据进行训练。然而，在现实世界中，获取和管理此类数据可能具有挑战性。以下因素会阻碍数据可用性：

*隐私和敏感性：某些领域（例如医疗保健和金融）的数据受隐私保护法和法规约束。

*数据孤岛：数据分散在不同的组织和平台上，难以整合和访问。

*数据偏见：训练数据可能包含偏见，这会影响模型的性能和公平性。

另外，数据质量对于模型的准确性和鲁棒性也至关重要。现实世界的数据通常噪声大、不完整或不一致，这会给训练和评估模型带来困难。

计算能力和资源需求

神经网络模型的训练和推理通常需要大量的计算能力。对于大型且复杂的模型，这可能需要昂贵的GPU或云计算平台。此外，神经网络的实时推理还要求低延迟和高吞吐量，这需要专门的硬件和优化技术。

可解释性和可靠性

神经网络模型通常是黑匣子，其内部工作原理和决策过程很难理解。这会带来以下挑战：

*可解释性：在某些领域（例如医疗诊断），了解模型如何做出预测对于理解和信任模型至关重要。

*可靠性：神经网络模型可能受到对抗性攻击和输入变化的影响，这可能会危及它们的可靠性。

*错误传播：在现实世界的系统中，神经网络模型的错误可能会造成严重后果，因此确保它们的可靠性和鲁棒性至关重要。

适应性和泛化

神经网络模型通常针对特定数据集和任务进行训练。然而，在现实世界中，遇到新的或不同的数据和场景并不少见。这会给模型的适应性和泛化能力带来挑战。

*概念漂移：随着时间的推移，数据分布可能会发生变化，这可能导致模型性能下降。

*泛化困难：神经网络模型可能高度针对特定训练集，而不能很好地泛化到新的数据或环境。

伦理和社会影响

随着神经网络模型的普及，出现了一系列伦理和社会影响问题：

*偏见和歧视：神经网络模型可能继承训练数据中的偏见，导致歧视性和不公平的预测。

*自动化偏差：当神经网络模型用于自动化决策时，自动化偏差可能会加剧现有的社会不平等。

*失业：神经网络模型的自动化潜力可能会导致某些行业的失业。

应对挑战

为了克服这些挑战，研究人员和从业者正在探索各种方法：

*数据增强和合成技术可增加数据可用性和改善数据质量。

*硬件优化和分布式训练技术可满足神经网络的高计算需求。

*可解释性和可信赖AI技术旨在提高神经网络模型的可解释性和可靠性。

*持续学习和终身学习算法可以使模型适应概念漂移和泛化到新的数据。

*伦理准则和社会责任倡议可减轻神经网络模型的潜在负面影响。

通过解决这些挑战，神经网络模型可以更有效地应用于现实世界，解决复杂问题并改善人们的生活。第八部分神经网络增强里程碑预测的未来展望关键词关键要点大数据与预测精度

1.海量训练数据的可用性将持续推动神经网络增强里程碑预测模型的预测精度提升。

2.新兴的大数据处理技术，如分布式计算和数据挖掘，将进一步提高数据利用效率，挖掘更深入的模式和关联关系。

3.数据清洗和特征工程的自动化将加速模型训练过程，释放更多的时间和资源用于模型优化。

多模态学习与融合

1.神经网络增强里程碑预测模型将融合来自文本、图像、视频和音频等多种模态的数据，提供更全面的预测。

2.多模态学习将增强模型对复杂里程碑模式的理解，同时降低模型对单一数据源的依赖性。

3.先进的融合算法将优化不同模态特征的集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

可解释性与因果推理

1.加强模型可解释性将使研究人员和从业者更好地理解里程碑预测背后的决策过程。

2.因果推理方法将帮助确定里程碑之间关系的因果关系，识别影响预测的关键因素。

3.可解释性和因果推理将提高模型的透明度，增强预测结果的可信度。

尖端算法与优化

1.深度学习和机器学习算法的持续创新将进一步提升里程碑预测模型的性能。

2.先进的优化技术，如超参数调优和梯度下降，将加快模型训练过程，提高模型收敛性。

3.新兴的进化算法和强化学习技术将使模型能够从经验中学习，