Parvis lärande eller dyadisk förutsägelse avser förutsägelsen av egenskaper för par av objekt. Det kan ses som ett paraply som täcker olika maskininlärningsproblem såsom matriskomplettering, samarbetsfiltrering, lärande med flera uppgifter, överföringsinlärning, nätverksförutsägelse och noll-shot-inlärning. I detta arbete analyserar vi kärnbaserade metoder för parvis inlärning, med särskilt fokus på en nyligen föreslagen tvåstegsmetod. Vi visar att denna metod erbjuder ett tilltalande alternativ för gemensamt tillämpade Kronecker-baserade metoder som modellerar dynader med hjälp av parvisa funktioner representationer och parvisa kärnor. I en serie teoretiska resultat etablerar vi överensstämmelser mellan de två typerna av metoder när det gäller linjär algebra och spektralfiltrering, och vi analyserar deras statistiska konsistens. Dessutom gör tvåstegsmetoden det möjligt för oss att etablera nya algoritmiska genvägar för effektiv utbildning och validering på mycket stora datauppsättningar. Genom att sätta ihop dessa egenskaper tror vi att denna enkla men kraftfulla metod kan bli ett standardverktyg för många problem. Omfattande experimentella resultat för en rad praktiska miljöer rapporteras.
Dessutom är det parvisa lärandet REF en mycket intressant ram som inkapslar matriskomplettering, samarbetsfiltrering, noll-shot och det oändliga-märkta lärandet.
Efficient Pairwise Learning Using Kernel Ridge Regression: an Exact Two-Step Method
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}