Abstrakt. Metoder för induktiv överföring utnyttjar kunskap från tidigare inlärningsuppgifter för att lösa en nyligen given uppgift. I samband med övervakad inlärning är uppgiften att hitta en lämplig bias för en ny datauppsättning, med tanke på en uppsättning kända datauppsättningar. I detta dokument tar vi en kärnbaserad strategi för induktiv överföring, dvs. vi strävar efter att hitta en lämplig kärna för de nya uppgifterna. I vår inställning tas kärnan från den linjära spännvidden för en uppsättning fördefinierade kärnor. För att hitta en sådan kärna använder vi konvex optimering på två nivåer. På basnivå föreslår vi en iterativ procedur för att generera kärnor som generaliserar väl på de kända datauppsättningarna. På metanivå kombinerar vi dessa kärnor i ett minimeringskriterium för att förutsäga en lämplig kärna för de nya datan. Kriteriet är baserat på en metakärna som fångar likheten mellan två datauppsättningar. I experiment på små molekyl- och textdata visade kärnbaserad induktiv överföring en statistiskt signifikant förbättring jämfört med den bästa enskilda kärnan i nästan alla fall.
REF försökte hitta en kärna med en uppsättning fördefinierade kärnor.
Kernel-based inductive transfer
{'venue': 'in Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, European Conference, ECML/PKDD 2008, ser. Lecture Notes in Computer Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}