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弹性多核学习 总被引:1,自引:0,他引:1
多核学习 (MKL) 的提出是为了解决多个核矩阵的融合问题, 多核学习求解关于多个核矩阵的最优的线性组合并同时解出对应于这个组合矩阵的支持向量机(SVM)问题. 现有的多核学习的框架倾向于寻找稀疏的组合系数, 但是当有信息的核的比例较高的时候, 对稀疏性的倾向会使得只有少量的核被选中而损失相当的分类信息. 在本文中, 我们提出了弹性多核学习的框架来实现自适应的多核学习. 弹性多核学习的框架利用了一个混合正则化函数来均衡稀疏性和非稀疏性, 多核学习和支持向量机问题都可以视作弹性多核学习的特殊情形. 基于针对多核学习的梯度下降法, 我们导出了针对弹性多核学习的梯度下降法. 仿真数据的结果显示了弹性多核学习方法相对多核学习和支持向量机的优势; 我们还进一步将弹性多核学习应用于基因集合分析问题并取得了有意义的结果; 最后, 我们比较研究了弹性多核学习与另一种利用了非稀疏思想的多核学习. 相似文献
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