Zametki na polyah (akor168) wrote,
Zametki na polyah
akor168

Category:

классификация на свободных кластерах

Вот рассмотрим простейшую задачу бинарной классификации. То есть нам надо разделять выборку на два класса. Казалось бы разумно представить каждый класс как либо 0, либо 1. Заметим что при таком представлении у нас нет никаких свободных параметров. Однако чуток видоизменим модель. Пусть теперь классы представляют собой два кластера, концентрирующихся в окрестностях двух различных точек N-мерного пространства, и алгоритм в том числе ищет эти самые две точки. Совершенно на пустом месте у нас появилось 2N свободных параметров, которые алгоритм может оптимизировать. N - произвольное, если мало то можно увеличивать. Но дальше даже еще хитрее, а собственно кто сказал, что эти две точки должны быть в конечномерном пространстве? Берем стандартное Гильбертовое или некоторое банаховое(функциональное) пространство. У нас есть уже бесконечномерное количество параметров для оптимизации.

Идея выше вроде бы очень простая, но я ее как то не нахожу в популярных изложениях.
Tags: deep learning
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 9 comments