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基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分類方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-06-14 09:04
  在大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境下,信息產(chǎn)生的渠道不斷增多,信息表達(dá)的方式也越來(lái)越多,數(shù)據(jù)的分析和挖掘面臨很大的挑戰(zhàn)。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,處理數(shù)據(jù)分類問(wèn)題時(shí),需要對(duì)進(jìn)行分類的不同數(shù)據(jù)集建立對(duì)應(yīng)的分類模型,即常規(guī)的單任務(wù)學(xué)習(xí)。但由于單任務(wù)學(xué)習(xí)存在信息利用不充分的局限性,導(dǎo)致分類正確率較低,因此挖掘多個(gè)訓(xùn)練任務(wù)之間的關(guān)聯(lián),對(duì)這些任務(wù)進(jìn)行聯(lián)合學(xué)習(xí),從而提高模型泛化能力的多任務(wù)學(xué)習(xí)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)課題之一。然而,現(xiàn)有分類方法在提取多個(gè)任務(wù)相關(guān)性方面仍有很大不足,忽略了對(duì)于含孤立任務(wù)的多個(gè)任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)性提取,以及與其他的分類技術(shù)進(jìn)行有效結(jié)合,從而使分類正確率遇到瓶頸。本文通過(guò)利用機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)和方法,遵循提高數(shù)據(jù)分類正確率這一目標(biāo),針對(duì)目前基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分類技術(shù)存在的問(wèn)題和不足展開研究,取得了一定的創(chuàng)新成果。論文主要研究工作有如下幾點(diǎn):(1)針對(duì)現(xiàn)有多任務(wù)學(xué)習(xí)模型對(duì)任務(wù)間的關(guān)聯(lián)提取層次較為單一和提取不充分問(wèn)題,提出了一種實(shí)現(xiàn)稀疏誘導(dǎo)的多任務(wù)學(xué)習(xí)模型。在傳統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上,本文通過(guò)利用可以實(shí)現(xiàn)稀疏誘導(dǎo)的組稀疏范數(shù)來(lái)獲得針對(duì)特定任務(wù)的組稀疏,實(shí)現(xiàn)多個(gè)相關(guān)任務(wù)間的特征共享,并提取任務(wù)內(nèi)各個(gè)類別之間的關(guān)聯(lián),... 

【文章來(lái)源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分類方法研究


圖2-2單任務(wù)學(xué)習(xí)模型??Figure?2-2?Single-task?learning?model??

學(xué)習(xí)模型,多任務(wù)


多任務(wù)模型架構(gòu)能夠可以明顯地提高分類器的分類正確率[19]。多任務(wù)中的??共享表示一個(gè)強(qiáng)大的抽象,它可以容納多個(gè)相關(guān)的目標(biāo),這些目標(biāo)通常會(huì)使一個(gè)??主任務(wù)得到更好的分類性能,所以分類正確率會(huì)大大地提高。圖2-2和2-3展示了??多任務(wù)學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的單任務(wù)學(xué)習(xí)的訓(xùn)練模式不同之處。本文構(gòu)建了面向多任務(wù)的??分類預(yù)測(cè)模型,通過(guò)任務(wù)之間的信息共享,使多任務(wù)中的各個(gè)任務(wù)分類性能得到??了改善。??f任務(wù)1?訓(xùn)練數(shù)據(jù)1?丨.模型訓(xùn)練I..:.'一泛化〉??:任務(wù)2?訓(xùn)練數(shù)據(jù)2?模型訓(xùn)gsr^>?丨泛化、>??、'-?????'?????????????????????參??(任務(wù)t?訓(xùn)練數(shù)據(jù)t?I模型訓(xùn)練-^>?1泛化??圖2-2單任務(wù)學(xué)習(xí)模型??Figure?2-2?Single-task?learning?model??8??

均相,多任務(wù),共享信息,相關(guān)性


?丨?[?泛化??圖2-3多任務(wù)學(xué)習(xí)模型??Figure?2-3?Multi-task?learning?model??2.2.2任務(wù)間相關(guān)性??聯(lián)合學(xué)習(xí)的多個(gè)任務(wù)之間存在相關(guān)性,即任務(wù)間存在共享信息是多任務(wù)學(xué)習(xí)??的必要條件。此處的共享信息可以是任務(wù)間共享的一組特征,可以是低秩的子空??間,可以是分類權(quán)重向量,也可以是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層單元。接下來(lái)討論多任務(wù)??學(xué)習(xí)中任務(wù)間存在的幾種相關(guān)性。??根據(jù)任務(wù)間聯(lián)系不同,任務(wù)間相關(guān)性架構(gòu)[2()]有如下幾種:??(1)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3229503

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