Abstract Kernel funktioner har blivit ett mycket populärt verktyg inom maskininlärning, med en attraktiv teori också. Denna teori betraktar en kärna som implicit kartering av datapunkter i ett möjligtvis mycket stort utrymme, och beskriver en kärnfunktion som bra för ett givet inlärningsproblem om data kan separeras med stor marginal i det implicita utrymmet. Men även om denna teori är ganska elegant, motsvarar den inte nödvändigtvis intuitionen hos en bra kärna som ett bra mått på likhet, och den underliggande marginalen i det implicita utrymmet är vanligtvis inte uppenbar i "naturliga" representationer av data. Därför kan det vara svårt för en domänexpert att använda teorin för att utforma en lämplig kärna för inlärningsuppgiften. Dessutom, kravet på positiv semi-definiteness kan utesluta de mest naturliga parvis likhet funktioner för den givna problemdomänen. I detta arbete utvecklar vi en alternativ, mer allmän teori om lärande med likhetsfunktioner (dvs. tillräckliga villkor för en likhetsfunktion så att man kan lära sig bra) som inte kräver hänvisning till implicita utrymmen, och inte kräver att funktionen är positiv semidefinit (eller ens symmetrisk). Istället talar vår teori i termer av mer direkta egenskaper om hur funktionen beter sig som ett likhetsmått. Våra resultat generaliserar också standardteorin i den meningen att alla bra kärnfunktioner enligt den vanliga definitionen också kan visas vara en bra likhetsfunktion enligt vår definition (men med några Mach Learn (2008) 72: 89-112 förlust i parametrarna). På så sätt ger vi de första stegen mot en teori om kärnor och mer allmänna likhetsfunktioner som beskriver effektiviteten hos en given funktion i termer av naturliga likhetsbaserade egenskaper.
En annan strategi är att använda en mer allmän teori om lärande med likhetsfunktioner som föreslås i REF.
A theory of learning with similarity functions
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}