MKL se refiere a la práctica de combinar núcleos para su uso en un alumno (más comúnmente, SVM). Un núcleo representa implícitamente una noción de similitud para los datos; MKL, por lo tanto, nos proporciona una forma de combinar diferentes ideas de similitud. No hay una sola forma de hacer MKL: un buen trabajo de encuesta para comenzar es Page en jmlr.org.
Algunas partes interesantes del documento anterior:
- Puede haber dos usos de MKL : (a) Diferentes núcleos corresponden a diferentes nociones de similitud y, en lugar de tratar de encontrar cuál funciona mejor, un método de aprendizaje hace la selección por nosotros, o puede usar una combinación de ellos . El uso de un núcleo específico puede ser una fuente de sesgo, y al permitir que un alumno elija entre un conjunto de núcleos, se puede encontrar una mejor solución. (b) Diferentes núcleos pueden estar utilizando entradas provenientes de diferentes representaciones, posiblemente de diferentes fuentes o modalidades . Como se trata de representaciones diferentes, tienen diferentes medidas de similitud correspondientes a diferentes núcleos. En tal caso, combinar núcleos es una forma posible de combinar múltiples fuentes de información
- Noble (2004) llama a este método de combinación de núcleos combinación intermedia y contrasta esto con una combinación temprana (donde las características de diferentes fuentes se concatenan y se alimentan a un solo alumno) y una combinación tardía (donde diferentes características se alimentan a diferentes clasificadores cuyas decisiones luego se combinan por un combinador fijo o entrenado).
Aquí hay una biblioteca que realiza MKL utilizando optimización mínima secuencial: código SMO-MKL para un aprendizaje eficiente de múltiples núcleos. Menciona esto en caso de que necesites hacer que algo funcione rápidamente. También puede probar el método de alineación del núcleo para realizar MKL, que es bastante fácil de implementar – Página en microsoft.com
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