Теорема крышек - Covers theorem - Wikipedia

Теорема обложки это заявление в теория вычислительного обучения и является одним из основных теоретических мотивов использования нелинейных методы ядра в машинное обучение Приложения. Теорема гласит, что если набор обучающих данных не линейно отделимый, можно с большой вероятностью преобразовать его в обучающую выборку, линейно разделимую, проецируя ее в многомерное пространство через некоторые нелинейное преобразование. Теорема названа в честь теоретика информации Томас М. Обложка который сформулировал ее в 1965 году. Грубо говоря, теорему можно сформулировать так:

Сложная задача классификации шаблонов, нелинейно отраженная в многомерном пространстве, с большей вероятностью будет линейно разделимой, чем в низкоразмерном пространстве, при условии, что пространство не густо заселено.

Доказательство

А детерминированное отображение можно использовать: предположим, что есть образцы. Поднимите их на вершины симплекс в мерное реальное пространство. Поскольку каждый раздел образцов на два набора разделяется линейный сепаратор, следует теорема.

Левое изображение показывает 100 образцов в двумерном реальном пространстве. Эти образцы нельзя разделить линейно, но они поднимают образцы в трехмерное пространство с помощью трюк с ядром, образцы становятся линейно разделяемыми. Обратите внимание, что в этом случае и во многих других случаях нет необходимости поднимать образцы в 99-мерное пространство, как в доказательстве теоремы.

Рекомендации

  • Хайкин, Саймон (2009). Нейронные сети и обучающие машины (Третье изд.). Река Аппер Сэдл, Нью-Джерси: Pearson Education Inc., стр. 232–236. ISBN  978-0-13-147139-9.
  • Обложка, Т. (1965). «Геометрические и статистические свойства систем линейных неравенств с приложениями в распознавании образов» (PDF). Транзакции IEEE на электронных компьютерах. ИС-14 (3): 326–334. Дои:10.1109 / pgec.1965.264137. S2CID  18251470.
  • Mehrotra, K .; Mohan, C.K .; Ранка, С. (1997). Элементы искусственных нейронных сетей (2-е изд.). MIT Press. ISBN  0-262-13328-8. (Раздел 3.5)

Смотрите также