有監(jiān)督的相似性度量學(xué)習(xí)研究與應(yīng)用
本文選題:度量學(xué)習(xí) 切入點(diǎn):相似性學(xué)習(xí) 出處:《南京航空航天大學(xué)》2016年博士論文
【摘要】:近來大數(shù)據(jù)概念十分火熱,機(jī)器學(xué)習(xí)作為其中的關(guān)鍵技術(shù),相關(guān)研究正受到越來越多的重視,并在實(shí)踐中得到了廣泛應(yīng)用。相似性度量是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)非常重要的概念,很多主流機(jī)器學(xué)習(xí)方法如最近鄰分類、支持向量機(jī)分類和K-Means聚類等,它們的性能都與樣本間相似性度量函數(shù)緊密相關(guān),F(xiàn)成的度量函數(shù)如歐式距離等未必能很好地捕獲數(shù)據(jù)樣本間的相似性,一個(gè)好的度量函數(shù)應(yīng)該是與具體任務(wù)相適應(yīng)的。然而手工選擇或構(gòu)造一個(gè)好的相似度量通常十分困難,因而近年來度量學(xué)習(xí)成為了一個(gè)熱門的研究主題,它旨在利用數(shù)據(jù)監(jiān)督信息,自動(dòng)地學(xué)習(xí)一個(gè)好的相似度度量函數(shù),從而提升學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能。目前已經(jīng)有許多度量學(xué)習(xí)方法被提出,典型的是利用樣本間的相似約束作為監(jiān)督信息學(xué)習(xí)一個(gè)以矩陣為參數(shù)的相似度量函數(shù),從而在特定問題中更好地捕獲樣本間潛在的相似特性。本文關(guān)注的重點(diǎn)是如何通過度量學(xué)習(xí)提升后續(xù)學(xué)習(xí)任務(wù)的性能,因?yàn)槎攘繉W(xué)習(xí)的目的不僅是為了獲得好的相似性函數(shù),更是期望結(jié)果學(xué)習(xí)器能依據(jù)所學(xué)度量獲得性能更好的預(yù)測(cè)模型,對(duì)此仍有很多問題亟待解決。目前有監(jiān)督的相似性度量學(xué)習(xí)方法主要是一類兩步式學(xué)習(xí),即先學(xué)習(xí)相似度函數(shù),再將其放入結(jié)果學(xué)習(xí)器中訓(xùn)練得到最終的預(yù)測(cè)模型。這里的結(jié)果學(xué)習(xí)器是指根據(jù)任務(wù)選擇的不同學(xué)習(xí)方法,如最近鄰分類等。在兩步式學(xué)習(xí)中,相似度量的學(xué)習(xí)和結(jié)果學(xué)習(xí)器的訓(xùn)練實(shí)際是分開的,盡管許多經(jīng)驗(yàn)結(jié)果表明這類方法能提升最近鄰分類這種局部近鄰模型的性能,但仍需從理論上給出更多的解釋;為了提升度量有效性,目前的方法常利用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),而在大數(shù)據(jù)背景下新數(shù)據(jù)常常是逐步收集獲得,對(duì)應(yīng)地,度量學(xué)習(xí)將在增量式場(chǎng)景下進(jìn)行,如何準(zhǔn)確而快速地更新度量,仍需設(shè)計(jì)有效的算法;此外,目前兩步式方法并不能保證所學(xué)度量能提升支持向量機(jī)等全局學(xué)習(xí)模型的性能,因而近期的研究越來越關(guān)注單步式的相似度量學(xué)習(xí),即如何將相似度量函數(shù)和結(jié)果學(xué)習(xí)器有機(jī)結(jié)合進(jìn)行聯(lián)合學(xué)習(xí),也有待進(jìn)一步探索。針對(duì)上述的一些問題,本文開展了初步的研究與探索,主要的研究成果如下:1、度量學(xué)習(xí)在最近鄰分類中的間隔分布解釋:兩步式度量學(xué)習(xí)方法常用最近鄰分類器評(píng)估其有效性,盡管經(jīng)驗(yàn)結(jié)果表明能提高最近鄰分類精度,但尚未從理論上給出所學(xué)度量與最近鄰分類器性能之間的聯(lián)系,本文從間隔分布的角度做了解釋,給出了最近鄰分類器關(guān)于所學(xué)度量的泛化誤差上界,表明這類方法是通過增大最近鄰的間隔分布,提升分類性能。這一解釋在已有方法上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,并且可用于設(shè)計(jì)新的度量學(xué)習(xí)算法。2、基于支持向量方法的增量式度量學(xué)習(xí):對(duì)于現(xiàn)實(shí)環(huán)境下增量獲得的數(shù)據(jù),度量函數(shù)應(yīng)根據(jù)新數(shù)據(jù)增量更新,而現(xiàn)有方法往往不夠靈活。為此,提出一種基于支持向量方法的增量式度量學(xué)習(xí)算法,它將用于分類的支持向量學(xué)習(xí)推廣應(yīng)用到度量學(xué)習(xí)場(chǎng)景中,使度量函數(shù)能根據(jù)新信息靈活地更新。文中證明了增量更新所得度量與批學(xué)習(xí)所得度量是一致的,給出了算法的可行性與收斂性理論證明,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法有效性。3、針對(duì)回歸任務(wù)的核嵌入式的度量學(xué)習(xí):針對(duì)回歸任務(wù),提出一種核嵌入式的單步式度量學(xué)習(xí)算法。該方法結(jié)合支持向量回歸,將相似度量嵌入核函數(shù),聯(lián)合優(yōu)化度量和訓(xùn)練支持向量回歸。由于真實(shí)數(shù)據(jù)中可能存在噪聲或者冗余特征,算法通過對(duì)度量矩陣的稀疏約束,降低噪聲或冗余特征的影響,并通過度量的集成學(xué)習(xí),提升算法泛化性能。該算法在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上得到了驗(yàn)證,并應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)問題。4、相似特征嵌入的相似度量學(xué)習(xí):從相似空間學(xué)習(xí)的角度提出一種新的單步式相似度算法,每個(gè)樣本均用自身與代表樣本間的相似度刻畫特征,考慮到這一學(xué)習(xí)過程中,既需要好的度量函數(shù),也要選擇合適的代表樣本使構(gòu)造的相似特征具有判別性。為此,算法將相似度量與lasso聯(lián)合學(xué)習(xí),在學(xué)習(xí)相似度函數(shù)的同時(shí)選擇有效的代表樣本。且所學(xué)度量矩陣無半正定約束,相似函數(shù)更靈活。文中從理論上分析了算法泛化性能,并得到了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TP181
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,本文編號(hào):1683046
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