Kernelmetoder är en av hörnstenarna i maskininlärning, men problemet med kärninlärning är fortfarande utmanande, med bara några få heuristiker och mycket lite teori. Detta är särskilt viktigt i metoder baserade på uppskattning av kärnmedelvärden för inbäddningar av sannolikhetsmått. För karakteristiska kärnor, som inkluderar de vanligast använda, bestämmer kärnans genomsnittliga inbäddning unikt dess sannolikhetsmått, så att det kan användas för att utforma en kraftfull statistisk testram, som inkluderar icke-parametriska två-prov och oberoende tester. I praktiken kan dock utförandet av dessa tester vara mycket känsligt för valet av kärna och dess parametrar i längdskala. För att ta itu med denna centrala fråga, föreslår vi en ny probabilistisk modell för kärnmedel inbäddningar, Bayesian Kernel Inbäddning modell, som kombinerar en Gaussian process före den Reproducing Kernel Hilbert Space som innehåller den genomsnittliga inbäddning med en konjugerad sannolikhet funktion, vilket ger en sluten form posterior över medelvärdet inbäddning. Det bakre medelvärdet av vår modell är nära relaterat till nyligen föreslagna kalkylatorer för kärnors genomsnittliga inbäddningar, medan den bakre osäkerheten är en ny, intressant funktion med olika möjliga tillämpningar. Kritiskt för kärninlärning ger vår modell en enkel, sluten form marginell pseudolikelihood av de observerade data som ges kärnhyperparametrarna. Denna marginella pseudolikelihood kan antingen optimeras för att informera hyperparameter val eller helt Bayesian inference kan användas.
För att ha ett principfast sätt att hitta kärnparametrar, författare har föreslagit en Bayesian kärna innebär inbäddning modell med en Gaussian process innan, som vi kan få en sluten form marginell pseudolikelihood REF.
Bayesian Learning of Kernel Embeddings
{'venue': 'UAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}