Key points are not available for this paper at this time.
مؤخراً، بدلاً من اختيار نواة واحدة، تم اقتراح تعلم النوى المتعددة (MKL) الذي يستخدم تركيبة محدبة من النوى، حيث يتم تحسين وزن كل نواة أثناء التدريب. ومع ذلك، يقوم MKL بتعيين نفس الوزن لنواة عبر المساحة المدخلة بالكامل. في هذه الورقة، نقوم بتطوير خوارزمية تعلم النوى المتعددة المحلي (LMKL) باستخدام نموذج بوابة لاختيار وظيفة النواة المناسبة محليًا. يتم اقتران نموذج البوابة المحلي والمصنف القائم على النواة ويتم إجراء تحسينهما بطريقة مشتركة. نتائج تجريبية على عشرة مجموعات بيانات معيارية واثنتين من بيانات المعلوماتية الحيوية تؤكد قابلية تطبيق نهجنا. يحقق LMKL نتائج دقة إحصائية مشابهة مقارنة بـ MKL عن طريق تخزين عدد أقل من المتجهات الداعمة. يمكن لـ LMKL أيضاً دمج نسخ متعددة من نفس وظيفة النواة المحلية في أجزاء مختلفة. على سبيل المثال، يوفر LMKL مع نوى خطية متعددة نتائج دقة أفضل من استخدام نواة خطية واحدة على مجموعات بيانات المعلوماتية الحيوية.
درس غونين وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: