prototype learning

问题描述

一个d 维的特征向量 x=(x1,x2,...xd)T，属于M个类Ck,k=1,2,...M，在NN分类器中，每个类有nk个prototypes，记为mkj,j=1,2,...nk&&k=1,2,...M。

总体框架

特征向量x判定给离它最近的prototype所在的类，每个prototype的decision region叫做Voroni cell，而所有同类的Voronoi cell形成了这个类的decision region。
基于参数优化来学习这些prototypes，设置了一个energy function(error,risk or loss)，通过最小化这个energy function来optimize the prototypes。

E=∫Lx(h(x)|x)p(x)dx

其中 Lx(h(x)|x)是当x通过h(x)分类后的损失函数，p(x)表示pattern space的PDF
在实际中使用的是经验损失函数

E=1N∑n=1NLx(h(xn)|xn)

通过对梯度下降使E最小化同时最优化参数 Θ(n+1)=Θ(n)−αn▽E
其中的 αn需要满足一下条件

limn→∞αn=0

∑n=1∞αn=∞

∑n=1∞α2n=∞

要满足上面3个式子的话， αn=1n是可行的

符号表示

• Pk(x) x判为类别k的概率
• Pkj(x) x判为类别k，第j个prototype的概率
• C(x) x的类别
• dkj(x) x与prototype mkj的距离

原型学习算法

LVQ2.1

对于一个input pattern x，找到离它最近的两个prototypemi和mj，其中mi是x所属的类，且满足下式

min(didj,djdi)>1−w1+2

其中w是一个窗口的宽度。
那么，可以按下式更新:

mi=mi+α(t)(x−mi)

mj=mj−α(t)(x−mj)

LVQ3

相比于LVQ2.1，新增了当最近的两个prototype都是x所属的类的情况，更新如下：

mk=mk+ε(t)α(t)(x−mk)，k=i,j

MLVQ3

相比于LVQ3，新增了当最近的两个prototype都不是x所属的类的情况，更新如下：

mk=mk−α(t)(x−mk)，k=i,j

decision surface mapping(DSM)

比较于前面的LVQ，它没有窗口的概念，仅当距离最近的两个原型且其中距离较小的原型分类错误时才更新，假设mki是正确的但距离较大mrj错误的但距离较小则

mki=mki+α(t)(x−mki)

mrj=mrj−α(t)(x−mrj)

minimum classification error(MCE)

相比于MSE，定义了一个基于判别函数的loss function，通过最小化经验损失来最优化分类器参数，其中判别函数定义为input pattern x 与 genuine class中的最近原型mki的距离的负值

gk(x)=−minjd(x,mkj)

misclassification measure of a pattern from class k is:

当 η趋于正无穷时，可以写成

μk(x)=−gk(x)+gr(x)，其中r是距离x最近的非同类原型

将 gk(x)带入\mu_k(x)中，则在1-NN中

μk(x)=d(x,mki)−d(x,mrj)

可知，分类正确，则 μk为负；分类错误，则 μk为正
如此，则将损失函数定义为 lk(x)=lk(μk)=11+e−ξμk
在一个training sample set中，经验平均损失为

L0=1N∑n=1N∑k=1Mlk(xn)I(xn∈Ck)

其它的原型学习方法还有SAA，DA，MSE，MAXP，在此不再复述

本文主要引自paper Evaluation of prototype learning algorithms for nearest-neighbor classifier in application to handwritten character recognition
本文讲述的内容并不完全正确，如有错误欢迎指点 ^)^

来自为知笔记(Wiz)

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