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內容簡介

　　《在線半監(jiān)督學習理論及方法》從理論分析開始，描述了在線半監(jiān)督學習的框架，對在線流形正則化、在線協(xié)同正則化、在線半監(jiān)督支持向量機和在線多重正則化等新方法、新算法進行了介紹，最后從工程應用角度進行了案例分析。在章節(jié)組織上，第1章總結了在線半監(jiān)督學習的研究現(xiàn)狀和基本概念。第2章介紹了在線半監(jiān)督學習的數(shù)學框架，在凸優(yōu)化理論下給出了基于正則化方法的在線半監(jiān)督學習問題描述和基本假設，利用Fenchel Conjugate進行對偶變換，在對偶問題中重新分析在線半監(jiān)督學習問題的特點，介紹了一種基于對偶提升過程的在線半監(jiān)督學習框架模型，全面地介紹了在線半監(jiān)督學習的理論基礎。第3章主要介紹了在線流形正則化算法，為了達到實用目的，本章還介紹了兩種緩沖池策略和兩種稀疏化方法來減少在線流形正則化算法的時空復雜度。第4章介紹了在線協(xié)同正則化算法，該算法利用不同視圖內決策函數(shù)的一致性指導學習過程。采用hinge-loss函數(shù)和tolerance函數(shù)對基本的協(xié)同正則化問題重新進行了描述和定義，并介紹了該算法在各種實驗過程和結果。第5章介紹了在線半監(jiān)督支持向量機算法，并通過實驗分析了該算法的適用范圍和優(yōu)、缺點。第6章介紹了近年來半監(jiān)督學習發(fā)展的一個重要方向——在線多重正則化，本章以基于流形正則化和協(xié)同正則化的多重正則化問題作為切人點，深入介紹了在線多重正則化近幾年的新研究成果?！对诰€半監(jiān)督學習理論及方法》適合半監(jiān)督學習和在線學習的前沿研究人員閱讀，也可作為軍事人工智能相關方向研究生的課堂讀物。

作者簡介

暫缺《在線半監(jiān)督學習理論及方法》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1．1 半監(jiān)督學習
1．1．1 生成式模型
1．1．2 自訓練
1．1．3 協(xié)同訓練
1．1．4 低密度區(qū)域分割
1．1．5 基于圖的半監(jiān)督學習
1．2 在線學習
1．2．1 問題類型
1．2．2 更新類型
1．2．3 貪婪程度
1．3 在線半監(jiān)督學習
1．3．1 在線流形正則化
1．3．2 在線協(xié)同正則化
1．3．3 在線半監(jiān)督支持向量機
1．3．4 在線半監(jiān)督Boosting
1．3．5 其他在線半監(jiān)督學習算法
第2章在線半監(jiān)督學習框架
2．1 基于正則化理論的半監(jiān)督學習
2．1．1 逆問題與正則化
2．1．2 基于正則化理論的半監(jiān)督學習方法
2．2 在線半監(jiān)督學習框架模型
2．2．1 問題描述與基本假設
2．2．2 基于Fenchel Conjugate的對偶變換
2．2．3 基于對偶提升過程的在線半監(jiān)督學習框架模型
第3章在線流形正則化
3．1 相關基本概念
3．1．1 半監(jiān)督學習中流形正則化問題的數(shù)學描述
3．1．2 模型定義
3．2 在線流形正則化算法
3．2．1 Fenchel Conjugate的對偶變換
3．2．2 流形正則化的對偶問題
3．2．3 基于對偶提升過程的在線流形正則化算法
3．3 基于梯度提升的在線流形正則化算法
3．3．1 樣本關聯(lián)更新
3．3．2 整體更新
3．3．3 兩步更新
3．4 核函數(shù)與稀疏化
3．4．1 核函數(shù)
3．4．2 稀疏化
3．5 對偶提升過程
3．6 隨機梯度下降
3．7 算法應用與分析
3．7．1 數(shù)據(jù)集與實驗方法
3．7．2 計算復雜度
3．7．3 錯誤率
3．7．4 其他實驗結果與分析
第4章在線協(xié)同正則化
4．1 相關基本概念
4．1．1 半監(jiān)督學習中協(xié)同正則化問題的數(shù)學描述