Abstract-We föreslår en ny flerkärnig inlärningsalgoritm (MKL) med en grupp lasso regularizer, kallad grupp lasso regularized MKL (GL-MKL), för heterogen funktion fusion och variabelt urval. För problem med funktionsfusion ger tilldelning av en grupp baskärnor för varje funktionstyp i ett MKL-ramverk ett robust sätt att anpassa data som extraheras från olika funktionsdomäner. Lägga till en blandad normrestriktion (dvs. grupp lasso) som regularizer, kan vi genomdriva gleshet på grupp/feature nivå och automatiskt lära sig en kompakt funktion som för erkännande ändamål. Mer exakt bestämmer våra GL-MKL de optimala baskärnorna, inklusive tillhörande vikter och kärnparametrar, och resulterar i förbättrad igenkänningsprestanda. Dessutom kan vår GL-MKL även utökas för att ta itu med heterogena variabla urvalsproblem. För sådana problem strävar vi efter att välja en kompakt uppsättning variabler (dvs. funktionsattribut) för jämförbar eller förbättrad prestanda. Vår föreslagna metod behöver inte på ett uttömmande sätt söka efter hela det variabla utrymmet som tidigare sekventiella variabla urvalsmetoder gjorde, och vi behöver inte heller någon förkunskap om den variabla undergruppens optimala storlek. För att verifiera effektiviteten och robustheten hos vår GL-MKL utför vi experiment på video- och bilddataset för heterogen funktionsfusion och utför variabelt urval på olika UCI-dataset. Index Terms-Feature fusion, flera kärninlärning, variabelt urval.
Ja, och så vidare. REF föreslog en ny multikärne learning algoritm (MKL) med en grupp lasso regularizer för heterogen funktion fusion och variabelt urval.
A Novel Multiple Kernel Learning Framework for Heterogeneous Feature Fusion and Variable Selection
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}