Kétrétegű módszer

A kétrétegű módszer a gépi tanulási problémák megoldásának innovatív módja, amely egyesíti a Gracia paradigma és a mély tanulási modellek előnyeit. Ezt a módszert a Koreai Köztársaság Szöuli Egyetem Integratív Tudományok és Menedzsment Intézetének kutatócsoportja fejlesztette ki 2019-ben.

A módszer fő ötlete az, hogy az adatok két rétegre oszlanak: az első réteg korlátozott számú klasztert - alapvektort, a második pedig a teljes adatmintát tartalmaz. A kétrétegű módszer fő célja a nagydimenziós adatok rétegekbe történő felosztása úgy, hogy az első réteg alapvektorai hozzá legyenek rendelve azokhoz a nagydimenziós adatklaszterekhez, amelyeken betanították őket. Így a predikciós modellek betanított alapvektorok és több bázisréteg (például lineáris modell vagy logisztikus regresszió) alapján taníthatók.

A kétrétegű megközelítés sajátossága a rugalmasság és a sokoldalúság. Sokféle probléma esetén alkalmazható, és nagy mennyiségű adattal is jól működik. Ezenkívül ez a módszer jelentősen javítja az előrejelzés pontosságát, különösen olyan esetekben, amikor az adatok nem lineárisan elkülöníthetők. A becsült értékeket általában az első és a második réteg alapvektorainak koordinátáinak páronkénti metszéspontja alapján számítják ki, aminek eredményeként lehetőség nyílik az adatelemek közötti rejtett korrelációk azonosítására.

Nézzünk példákat azokra a problémákra, amelyekre kétrétegű megközelítés alkalmazható: 1. Az adatok osztályozása és előrejelzése korábbi mérések eredményei alapján. Ebben az esetben a módszer első szakasza az árammérések osztályozása, míg a második szakasz ezek között a mérések közötti összefüggéseket keresi, figyelembe véve a térbeli és időbeli korrelációt. 2. Fejlett kezelési módszerek. A gépi tanulás hatékony eszközként szolgál a betegadatok kezelési célú fejlett elemzéséhez. Például az orvostudományban olyan eszközök, mint a gyógyszervegyület-grafikon használhatók a különböző betegségek optimális gyógyszerkombinációinak meghatározására. A személyre szabott orvoslásban hatékonyan alkalmazzák a kétrétegű módszereket.

A kétrétegű gépi tanulási architektúra előnyei:

Ellentétben a Grazia mély tanulási módszereivel, amelyek ahelyett, hogy a meglévő tapasztalatokra hagyatkoznának az adatokról és a tér absztrakcióiról, saját reprezentációkat építenek fel, a kétrétegű architektúra kapcsolatot biztosít a rendszerbe már beépített tapasztalatokkal, maga a módszer sokkal egyszerűbb, mint a mély tanulás. , azaz . kevésbé bonyolult a működése, sokkal kisebb a számítási komplexitása és kisebb a számításigénye (és ezért kevesebb számítási erőforrást költ a felépítésére), és még mindig nagyon jó eredményeket képes elérni az előrejelzési problémákban. Megállapítást nyert, hogy pontos kiindulási hipotézisek hiányában a kétrétegű modellek általában jobban teljesítenek, mint az alternatív módszerek, még az érintett régió szerkezetének előzetes ismerete hiányában is. A kezdeti konfiguráció kis eltérései valószínűleg azt jelzik