Kaksikerroksinen menetelmä

Kaksikerroksinen menetelmä on innovatiivinen tapa ratkaista koneoppimisongelmia, jossa yhdistyvät Gracian paradigman ja syvän oppimismallin edut. Tämän menetelmän kehitti vuonna 2019 tutkijaryhmä Korean tasavallan Soulin yliopiston Integratiivisten tieteiden ja johtamisen instituutista.

Menetelmän perusideana on, että data on jaettu kahteen kerrokseen: ensimmäinen kerros sisältää rajoitetun määrän klustereita - perusvektoreita ja toinen - täydellisen datanäytteen. Kaksikerroksisen menetelmän päätavoite on jakaa korkeadimensionaaliset tiedot kerroksiin siten, että ensimmäisen kerroksen perusvektorit liittyvät korkeadimensionaalisiin tietoklustereihin, joihin ne on opetettu. Näin ollen ennustemalleja voidaan harjoitella perustuen koulutettuihin perusvektoreihin ja useisiin peruskerroksiin (kuten lineaarinen malli tai logistinen regressio).

Kaksikerroksisen lähestymistavan erikoisuutena on sen joustavuus ja monipuolisuus. Sitä voidaan soveltaa monenlaisiin ongelmiin ja se toimii hyvin suurten tietomäärien kanssa. Lisäksi tämä menetelmä parantaa merkittävästi ennusteen tarkkuutta varsinkin tapauksissa, joissa data ei ole lineaarisesti erotettavissa. Ennustetut arvot lasketaan pääsääntöisesti ensimmäisen ja toisen kerroksen kantavektorien koordinaattien pareittain leikkauspisteen perusteella, minkä seurauksena on mahdollista tunnistaa piilotetut korrelaatiot tietoelementtien välillä.

Katsotaanpa esimerkkejä ongelmista, joissa voidaan käyttää kaksitasoista lähestymistapaa: 1. Datan luokittelu ja ennustaminen aikaisempien mittausten tulosten perusteella. Tässä tapauksessa menetelmän ensimmäinen vaihe on virtamittausten luokittelu, kun taas toisessa vaiheessa etsitään yhteyksiä näiden mittausten välillä ottaen huomioon spatiotemporaalinen korrelaatio. 2. Kehittyneet hoitomenetelmät. Koneoppiminen on tehokas työkalu, joka mahdollistaa potilastietojen edistyneen analysoinnin hoitoa varten. Esimerkiksi lääketieteessä voidaan käyttää työkaluja, kuten lääkeyhdistekaaviota, määrittämään optimaaliset lääkeyhdistelmät eri sairauksiin. Kaksikerroksisia menetelmiä käytetään tehokkaasti yksilölliseen lääketieteeseen.

Kaksikerroksisen koneoppimisarkkitehtuurin edut:

Toisin kuin Grazian syväoppimismenetelmät, jotka rakentavat omia esityksiä datasta ja avaruuden abstraktioista sen sijaan, että luottaisivat olemassa olevaan kokemukseen, kaksikerroksinen arkkitehtuuri tarjoaa linkin olemassa olevaan kokemukseen, joka on jo rakennettu järjestelmään, itse menetelmä on paljon yksinkertaisempi kuin syväoppiminen. , eli . vähemmän monimutkainen käyttää, sillä on paljon pienempi laskennallinen monimutkaisuus ja vähemmän laskentavaatimuksia (ja siksi se kuluttaa vähemmän laskennallisia resursseja sen rakentamiseen), ja se pystyy silti saavuttamaan erittäin hyviä tuloksia ennustamisongelmissa. On havaittu, että tarkkojen alkuhypoteesien puuttuessa kaksikerroksiset mallit toimivat yleensä paremmin kuin vaihtoehtoiset menetelmät, vaikka asianomaisen alueen rakenteesta ei olisikaan aiempaa tietoa. Pienet erot alkuperäisessä kokoonpanossa osoittavat todennäköisesti