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A Multikernel-Like Learning Algorithm Based on Data Probability Distribution

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Autor
Año de publicación 2016
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: En el aprendizaje automático basado en trucos de núcleo, la gente suele poner una variable de una función de núcleo en las muestras dadas para producir las funciones básicas de un espacio de solución de un problema de aprendizaje. Si la colección de las muestras dadas se desvía de la distribución de datos, el espacio de solución abarcado por estas funciones básicas también se desviará del espacio de solución real del problema de aprendizaje. En este trabajo se propone un algoritmo de aprendizaje multikernel basado en la distribución de probabilidad de los datos (MKDPD), en el que los parámetros de una función kernel se ajustan localmente de acuerdo con la distribución de probabilidad de los datos, y así se producen diferentes funciones kernel. Estas diferentes funciones de núcleo generarán diferentes Espacios de Hilbert de Núcleo Reproducible (RKHS). La suma directa de los subespacios de estos RKHS constituye el espacio de solución del problema de aprendizaje. Además, basándose en el algoritmo MKDPD propuesto, se propone un nuevo algoritmo para etiquetar nuevos datos, en el que las funciones básicas se reentrenan de acuerdo con los nuevos datos, mientras que los coeficientes de las funciones básicas reentrenadas permanecen inalterados para etiquetar los nuevos datos. Los resultados experimentales presentados en este artículo demuestran la eficacia de los algoritmos propuestos.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi Publishing Corporation, "A Multikernel-Like Learning Algorithm Based on Data Probability Distribution", -:Revista VirtualPRO,, 2016. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3920607/), el día 2025-06-09.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2016

A Multikernel-Like Learning Algorithm Based on Data Probability Distribution

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