Phương pháp hai lớp

Phương pháp hai lớp là một cách sáng tạo để giải quyết các vấn đề về học máy kết hợp các ưu điểm của mô hình Gracia và các mô hình học sâu. Phương pháp này được phát triển vào năm 2019 bởi nhóm nghiên cứu đến từ Viện Khoa học Tích hợp và Quản lý của Đại học Seoul, Hàn Quốc.

Ý tưởng chính của phương pháp là dữ liệu được chia thành hai lớp: lớp thứ nhất chứa một số cụm hạn chế - vectơ cơ sở và lớp thứ hai - mẫu dữ liệu hoàn chỉnh. Mục tiêu chính của phương pháp hai lớp là phân chia dữ liệu chiều cao thành các lớp sao cho các vectơ cơ sở của lớp đầu tiên được liên kết với các cụm dữ liệu chiều cao mà chúng được huấn luyện trên đó. Do đó, các mô hình dự đoán có thể được huấn luyện dựa trên các vectơ cơ sở đã được huấn luyện và nhiều lớp cơ sở (chẳng hạn như mô hình tuyến tính hoặc hồi quy logistic).

Điểm đặc biệt của phương pháp hai lớp là tính linh hoạt và linh hoạt của nó. Nó có thể được áp dụng cho nhiều vấn đề và hoạt động tốt với lượng dữ liệu lớn. Ngoài ra, phương pháp này cải thiện đáng kể độ chính xác của dự báo, đặc biệt trong trường hợp dữ liệu không thể phân tách tuyến tính. Theo quy định, các giá trị dự đoán được tính toán dựa trên giao điểm cặp tọa độ của vectơ cơ sở của lớp thứ nhất và lớp thứ hai, do đó có thể xác định được mối tương quan ẩn giữa các phần tử dữ liệu.

Chúng ta hãy xem các ví dụ về các vấn đề có thể sử dụng cách tiếp cận hai lớp: 1. Phân loại và dự đoán dữ liệu dựa trên kết quả của các phép đo trước đó. Trong trường hợp này, giai đoạn đầu tiên của phương pháp là phân loại các phép đo dòng điện, trong khi giai đoạn thứ hai tìm ra mối liên hệ giữa các phép đo này, có tính đến tương quan không gian và thời gian. 2. Phương pháp điều trị tiên tiến. Học máy đóng vai trò là một công cụ mạnh mẽ cho phép phân tích nâng cao dữ liệu bệnh nhân để điều trị. Ví dụ, trong y học, các công cụ như biểu đồ hợp chất thuốc có thể được sử dụng để xác định sự kết hợp thuốc tối ưu cho các bệnh khác nhau. Phương pháp hai lớp được sử dụng hiệu quả cho y học cá nhân hóa.

Ưu điểm của kiến ​​trúc máy học hai lớp:

Không giống như các phương pháp học sâu của Grazia, xây dựng các biểu diễn dữ liệu và trừu tượng hóa không gian của riêng họ thay vì dựa vào kinh nghiệm hiện có, kiến ​​trúc hai lớp cung cấp một liên kết đến trải nghiệm hiện có đã được tích hợp trong hệ thống, bản thân phương pháp này đơn giản hơn nhiều so với học sâu , I E. . vận hành ít phức tạp hơn, có độ phức tạp tính toán thấp hơn nhiều và nhu cầu tính toán ít hơn (và do đó tiêu tốn ít tài nguyên tính toán hơn để xây dựng nó) và vẫn có khả năng đạt được kết quả rất tốt trong việc dự báo các vấn đề. Người ta nhận thấy rằng trong trường hợp không có giả thuyết ban đầu chính xác, các mô hình hai lớp thường hoạt động tốt hơn các phương pháp thay thế, ngay cả khi không có kiến ​​thức trước về cấu trúc của khu vực liên quan. Những khác biệt nhỏ trong cấu hình ban đầu có thể cho thấy