یادگیری با کرنل چندگانه کیست؟ توضیح بده.
یادگیری با استفاده از تابع کرنل چندگانه به مجموعه‌ای از روش‌های یادگیری ماشین گفته می‌شود که از تعدادی از توابع کرنل از پیش تعریف‌شده استفاده می‌کنند و ترکیب خطی یا غیرخطی آن‌ها را به عنوان تابع کرنل جدید استفاده می‌کنند و یادگیری را با استفاده از آن انجام می‌دهند. مزیت‌های استفاده از این تابع کرنل جدید را در مقابل توابع کرنل ساده می‌توان به صورت زیر بیان کرد:با توجه به خصوصیات گفته شده از کرنل‌های چندگانه برای تشخیص رویدادها در ویدیوها، اشیا در تصاویر و … استفاده می‌شود.الگوریتم‌ها.الگوریتم‌های یادگیری با کرنل‌های چندگانه برای یادگیری‌های supervised, semi-supervised و unsupervised توسعه داده شده‌اند. هرچند بیشتر از این روش برای یادگیری‌های supervised استفاده می‌شود که بیشتر از روش ترکیب خطی کرنل‌های ساده‌تر برای آن استفاده می‌شود. ایده اصلی الگوریتم‌های یادگیری با کرنل‌های چندگانه اضافه کردن یک پارامتر جدید به مسئلهٔ بهینه‌سازی که برای یادگیری داشتیم است. به عنوان مثال برای مسئله یادگیری supervised یک تابع کرنل چندگانه به صورت formula_1 تعریف می‌کنیم که در آن formula_2 بردار ضرایب توابع کرنل‌های پایه است. حال با توجه به خاصیت جمع پذیری توابع کرنل، تابع به‌دست آمده نیز همچنان یک تابع کرنل معتبر است. اینک مسئله بهینه‌سازی‌مان به صورت زیر می‌شود:در مسئله بالا E همان تابع خطا است و R نیز یک عملگر منظم سازی است. تابع E معمولاً همان مجموع مجذور خطاها است. R نیز معمولاً نرم formula_4 یا ترکیبی از نرم‌ها است. در نهایت مسئله بالا را با استفاده از روش‌های استانداردی که برای بهینه‌سازی داریم می‌توان حل کرد.یادگیری Supervised.برای یادگیری supervised، بسیاری از الگوریتم‌های دیگر وجود دارند که از روش‌های مختلفی برای یادگیری فرم تابع کرنل استفاده می‌کنند. طبقه‌بندی زیر توسط Gonen و Alpaydın در سال ۲۰۱۱ پیشنهاد شده‌است.رویکرد قوانین ثابت.رویکرد قوانین ثابت، مانند الگوریتم ترکیب خطی که در بالا توضیح داده شد، از قوانین برای تنظیم ترکیب توابع کرنل استفاده می‌کنند. وزن توابع کرنل در الگوریتم یادگیری به‌دست آورده می‌شوند. نمونه‌ای دیگر از این رویکرد استفاده از توابع هسته دوگانه هستند که به صورت زیر تعریف می‌شوند:این رویکرد تابع کرنل دوگانه در پیش‌بینی برهمکنش‌های پروتئین-پروتئین مورد استفاده قرار گرفته‌است.رویکردهای Bayesian.در این رویکرد ابتدا یک فرضی را که از قبل در مورد توزیع پارامترهای یک تابع کرنل می‌دانیم را در نظر می‌گیریم. سپس با استفاده از الگوریتم یادگیری که داریم و مقادیر پیشفرض، مقادیر جدید را برای پارامترهای تابع کرنل چندگانه به‌دست می‌آوریم. به عنوان مثال، تابع تصمیم می‌تواند به صورت زیر نوشته شودمقدار ابتدایی formula_7 را می‌توان با توزیع دیریکله و مقدار ابتدایی formula_8 را می‌توان با یک توزیع گاوسی با میانگین صفر و یک واریانس با توزیع inverse gamma مدل کرد. سپس این مدل با استفاده از رویکرد Multinomial probit با روش نمونه برداری گیبس بهینه می‌شود. این روش‌ها با موفقیت در کاربردهایی مانند تشخیص چین‌خوردگی پروتئین و مشکلات همولوژی پروتئین مورد استفاده قرار گرفته‌اند.رویکردهای تقویتی.در این رویکرد، توابع کرنل جدید را به‌طور مکرر اضافه می‌کنند تا زمانی که شاخص‌های توقف که خود یک تابع برای نشان دادن کارایی تابع کرنل است، به‌دست بیاید. نمونه ای از این رویکرد مدل MARK است که توسط Bennett و همکارانش توسعه یافته‌است. (2002)که پارامترها formula_10 و formula_11 در این مدل با استفاده از روش گرادیان کاهشی به‌دست می‌آید. به این ترتیب که، در زمان اجرای روش گرادیان کاهشی در هر پیمایش، بهترین تابع کرنل برای آن پیمایش مشخص می‌شود و به تابع کرنل چندگانه اضافه می‌شود. سپس مدل برای تولید formula_12 و formula_11 بهینه دوباره اجرا می‌شود و در نهایت تابع کرنل چندگانه بهینه به‌دست می‌آید.کتابخانه‌ها.کتابخانه‌های موجود MKL شامل