- •Типовая задача восстановления закономерностей в множествах объектов реального мира
- •Концептуальная база восстановления зависимостей: гипотеза компактности
- •Диполь в метрическом пространстве
- •Простейшая реализация гипотезы компактности
- •Более «тонкая» реализация гипотезы компактности для непрерывного метрического пространства
- •Идеальные условия для реализации гипотезы компактности: Евклидова метрика в конечномерном линейном пространстве
- •Метод опорных векторов: Выпуклая форма критерия
- •Метод опорных векторов: Выпуклая форма критерия
- •Метод опорных векторов: Выпуклая форма критерия
- •Повтор: Диполь в метрическом пространстве
- •Простейшая реализация гипотезы компактности
- •Более «тонкая» реализация гипотезы компактности для непрерывного метрического пространства
- •Оптимальная эластичная деформация растров пары изображений
- •Среднее арифметическое изображение
- •Среднее арифметическое изображение
- •Евклидовы метрики
- •Евклидовы метрики
- •Евклидовы метрики
- •Пополнение метрического пространства с евклидовой метрикой
- •Пополнение метрического пространства с евклидовой метрикой
- •Пополнение метрического пространства с евклидовой метрикой
- •Пополнение метрического пространства с евклидовой метрикой
- •Пополнение метрического пространства с евклидовой метрикой
- •Пополнение метрического пространства с евклидовой метрикой
- •Пополнение метрического пространства с евклидовой метрикой
- •Линейные операции в евклидовом метрическом пространстве
- •Потенциальная функция (кернел) на множестве объектов, определяемая евклидовой метрикой
- •Евклидова метрика на множестве объектов, определяемая потенциальной функцией (кернелом)
- •Линейный принцип восстановления зависимостей на основе потенциальной функции (Kernel-based Dependence Estimation)
- •Аффинные операции в евклидовом метрическом пространстве
- •Аффинные операции в евклидовом метрическом пространстве
- •Аффинные операции в евклидовом метрическом пространстве
- •Аффинные операции в евклидовом метрическом пространстве
- •Евклидово аффинное пространство
- •Евклидово аффинное пространство
- •Евклидово аффинное пространство
- •Евклидово аффинное пространство
- •Евклидово аффинное пространство
- •Евклидово аффинное пространство
- •Задача обучения распознаванию объектов двух классов: Принцип максимизации зазора (аналог задачи svm)
- •Задача обучения распознаванию объектов двух классов: Принцип максимизации зазора (аналог задачи svm)
- •Задача обучения распознаванию объектов двух классов: Принцип максимизации зазора (аналог задачи svm)
- •Задача обучения распознаванию объектов двух классов: Принцип максимизации зазора (аналог задачи svm)
- •Задача обучения распознаванию объектов двух классов: Принцип максимизации зазора (аналог задачи svm)
- •Задача обучения распознаванию объектов двух классов: Принцип максимизации зазора (аналог задачи svm)
- •Задача обучения распознаванию объектов двух классов: Принцип максимизации зазора (аналог задачи svm)
- •Задача обучения распознаванию объектов двух классов: Принцип максимизации зазора (аналог задачи svm)
- •Задача обучения для произвольной функции попарного сравнения объектов: Relational Dependence Estimation
- •Обучение для заданной функции попарного сравнения с отбором базисных объектов: Relevance Object Machine
- •Обучение для заданной функции попарного сравнения с отбором базисных объектов: Relevance Object Machine
- •Обучение для заданной функции попарного сравнения с отбором базисных объектов: Relevance Object Machine
- •Обучение для заданной функции попарного сравнения с отбором базисных объектов: Relevance Object Machine
- •Обучение для заданной функции попарного сравнения с отбором базисных объектов: Relevance Object Machine
- •Relevance Object Machine – выпуклый критерий обучения в линейном пространстве вторичных признаков
- •Более общая концепция: Несколько разных функций парного сравнения объектов
- •Более общая концепция: Несколько разных функций парного сравнения объектов
- •Типичная зависимость ошибки на контроле и числа релевантных объектов от уровня селективности вторичных признаков
- •Частный случай: Метрика как функция попарного сравнительного представления объектов
- •Р егуляризованный критерий обучения в метрическом пространстве объектов
Частный случай: Метрика как функция попарного сравнительного представления объектов
Метрика на множестве
объектов
:
,
Функция попарного
сравнения:
Обучающая
совокупность:
Вектор вторичных
признаков объекта
относительно обучающей совокупности:
Классический критерий SVM в линейном пространстве метрических признаков:
Результат обучения: Дискриминантная функция, применимая к произвольному объекту
|
Принципиально новое обстоятельство – базисная совокупность снабжена метрикой.
Каждый
коэффициент
соответствует объекту базисной
совокупности, причем среди них разные
пары по-разному отличаются друг от
друга
Естественное
дополнительное требование:
Если
|
Р егуляризованный критерий обучения в метрическом пространстве объектов
Исходный критерий обучения:
|
Критерий обучения с метрической регуляризацией:
|
Здесь
–убывающая функция значения метрики
.
Например:
m=1 m=2
m=10
m=1 m=2
m=10
|
|
|
