多视图混合高斯过程分类模型

来源 :华东师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhubob2009
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高斯过程是一种功能强大的贝叶斯非参数模型,它既可以用于分类任务,也可以用于回归任务,在许多领域中都具有广泛的应用。而基于高斯过程的混合模型的提出更是进一步提高了其数据建模能力。然而,单视图的混合高斯过程模型不能直接对现实中广泛存在的多视图数据进行合理有效的建模,这一事实限制了混合高斯过程模型的实用性。为了提高混合高斯过程模型的建模能力,使其能够更好地建模多视图数据,本文提出了一种针对该模型的多视图学习新框架,即多视图混合高斯过程模型(multi-view mixtures of Gaussian process,MvMGP),并将模型应用于分类任务中。具体的改进工作体现在以下三个方面。首先,本文利用协同正则化的多视图学习思想,基于两点思路为模型设计优化的目标函数:一是为了利用单个视图的信息,分别最大化每个视图中潜变量的后验分布;二是为了保持视图之间的一致性,约束不同视图中潜函数的后验分布,使其尽可能地接近。其次,在模型求解的过程中,由于后验分布的推导涉及复杂的积分运算,无法解析求解,因此,本文尝试了两种贝叶斯推理方法来求解模型,分别是确定性近似的变分推理和随机近似的马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法。最后,为了更加准确高效地对MvMGP模型的条件后验分布进行采样,本文还提出了一种新的MCMC采样方法,叫做分解的切片采样,并从理论和实验两方面验证了该方法的正确性。在多个真实数据集上的实验结果表明,新提出的MvMGP模型性能优于原始的混合高斯过程模型和几种前沿的多视图学习方法。而基于MCMC推理的MvMGP模型比基于变分推理的MvMGP模型拥有更高的准确性。
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