Kärnans kraft och popularitet beror delvis på deras förmåga att hantera olika former av strukturerade ingångar, inklusive vektorer, grafer och strängar. Nyligen har flera metoder föreslagits för att kombinera kärnor från heterogena datakällor. Alla dessa metoder producerar dock stationära kombinationer, dvs. de relativa vikterna för de olika kärnorna varierar inte mellan indataexempel. Denna artikel föreslår en metod för att kombinera flera kärnor på ett icke-stationärt sätt. I strategin används en stormarginal latentvariabel generativ modell inom ramen för maximal entropidiskriminering (MED). Uppskattning av latenta parametrar görs dragbar av variationsgränser och ett iterativt optimeringsförfarande. Den klassificering som vi använder är en log-ratio av Gaussian blandningar, där varje komponent implicit mappas via en Mercer kärna funktion. Vi visar att stödvektorn är ett specialfall av denna modell. I detta tillvägagångssätt är diskriminativ parameteruppskattning möjlig via en snabb sekventiell minimal optimeringsalgoritm. Empiriska resultat presenteras på syntetiska data, flera riktmärken, och på en proteinfunktion annotation uppgift.
Författarna till REF införde ett icke-stationärt tillvägagångssätt och lät kärnornas relativa vikt varieras med indataproverna.
Nonstationary kernel combination
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}