En effektiv och allmän algoritm för flerkärnig inlärning (MKL) har nyligen föreslagits av Sonnenburg et al. (2006). Detta tillvägagångssätt har öppnat nya perspektiv eftersom det gör MKL tillvägagångssätt kan styras för storskaliga problem, genom att iterativt använda befintliga stöd vektor maskinkod. Det visar sig dock att denna iterativa algoritm behöver flera iterationer innan den konvergerar mot en rimlig lösning. I detta dokument tar vi itu med MKL-problemet genom en adaptiv 2-norm legaliseringsformulering. Vikter på varje kärna matris ingår i standard SVM empirisk riskminimering problem med en 1 begränsning för att uppmuntra gleshet. Vi föreslår en algoritm för att lösa detta problem och ger en ny inblick i MKL algoritmer baserade på block 1-norm legalisering genom att visa att de två tillvägagångssätten är likvärdiga. Experimentella resultat visar att den resulterande algoritmen snabbt konvergerar och dess effektivitet jämförs gynnsamt med andra MKL-algoritmer.
Rakotomamonjy m.fl. REF använde subgradienta nedstigningsbaserade metoder för att lösa MKL-problemet.
More efficiency in multiple kernel learning
{'venue': "ICML '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}