- •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
Евклидовы метрики
Множество объектов реального мира с метрикой .
Метрика на называется евклидовой, если для любого конечного подмножества элементов матрица условно неотрицательно определена.
Квадратичная форма, образуемая этой матрицей в , неотрицательна на гиперплоскости с нулевой суммой аргументов |
, если |
Теорема 1. Евклидова метрика ординарна – для каждой пары и коэффициента существует не более одного элемента .
Теорема 2.
В метрическом пространстве с евклидовой
метрикой для всякого элемента
определены значения расстояний до всех
элементов
:
Евклидовы метрики
Множество объектов реального мира с метрикой .
Метрика на называется евклидовой, если для любого конечного подмножества элементов матрица условно неотрицательно определена.
Квадратичная форма, образуемая этой матрицей в , неотрицательна на гиперплоскости с нулевой суммой аргументов |
, если |
Теорема 1. Евклидова метрика ординарна – для каждой пары и коэффициента существует не более одного элемента .
Теорема 2. В метрическом пространстве с евклидовой метрикой для всякого элемента определены значения расстояний до всех элементов :
Евклидовы метрики
Множество объектов реального мира с метрикой .
Метрика на называется евклидовой, если для любого конечного подмножества элементов матрица условно неотрицательно определена.
Квадратичная форма, образуемая этой матрицей в , неотрицательна на гиперплоскости с нулевой суммой аргументов |
, если |
Теорема 1. Евклидова метрика ординарна – для каждой пары и коэффициента существует не более одного элемента .
Теорема 2. В метрическом пространстве с евклидовой метрикой для всякого элемента определены значения расстояний до всех элементов :
Условность этого
утверждения:
Если
существует!
Пополнение метрического пространства с евклидовой метрикой
Множество объектов реального мира с евклидовой метрикой .
Если для какой-либо
пары
и какого-либо коэффициента
в множестве
не существует соосного элемента
,
то расширим это множество, добавив в
него такой элемент
.
Пополнение метрического пространства с евклидовой метрикой
Множество объектов реального мира с евклидовой метрикой .
Если для какой-либо пары и какого-либо коэффициента в множестве не существует соосного элемента , то расширим это множество, добавив в него такой элемент .
Так же поступим со всеми парами , всеми числами , и со всеми парами, образуемыми полученными соосными элементами.
Пополнение метрического пространства с евклидовой метрикой
Множество объектов реального мира с евклидовой метрикой .
Если для какой-либо пары и какого-либо коэффициента в множестве не существует соосного элемента , то расширим это множество, добавив в него такой элемент .
Так же поступим со всеми парами , всеми числами , и со всеми парами, образуемыми полученными соосными элементами.
Результат: Гипотетическое метрическое пространство , неограниченное и выпуклое, содержащее исходное множество объектов реального мира.
