論文の概要: Bayesian learning of feature spaces for multitasks problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03028v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 09:53:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 12:08:14.391924
• Title: Bayesian learning of feature spaces for multitasks problems
• Title（参考訳）: マルチタスク問題のための特徴空間のベイズ学習
• Authors: Carlos Sevilla-Salcedo, Ascensi\'on Gallardo-Antol\'in, Vanessa G\'omez-Verdejo, Emilio Parrado-Hern\'andez
• Abstract要約: 本稿では,マルチタスク回帰のための非線形,擬似,浅いモデルを構築するためのベイズ的枠組みを提案する。 提案するフレームワークは,Random Fourier Features (RFF) が,極端な学習マシンによるRBFカーネルの近似を可能にすることを前提としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a Bayesian framework to construct non-linear, parsimonious, shallow models for multitask regression. The proposed framework relies on the fact that Random Fourier Features (RFFs) enables the approximation of an RBF kernel by an extreme learning machine whose hidden layer is formed by RFFs. The main idea is to combine both dual views of a same model under a single Bayesian formulation that extends the Sparse Bayesian Extreme Learning Machines to multitask problems. From the kernel methods point of view, the proposed formulation facilitates the introduction of prior domain knowledge through the RBF kernel parameter. From the extreme learning machines perspective, the new formulation helps control overfitting and enables a parsimonious overall model (the models that serve each task share a same set of RFFs selected within the joint Bayesian optimisation). The experimental results show that combining advantages from kernel methods and extreme learning machines within the same framework can lead to significant improvements in the performance achieved by each of these two paradigms independently.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチタスク回帰のための非線形,擬似,浅いモデルを構築するためのベイズ的枠組みを提案する。 提案するフレームワークは,Random Fourier Features (RFFs) がRBFカーネルを,秘密層をRFFで形成した極端学習マシンで近似できるという事実に依拠している。 主なアイデアは、スパースベイズ型エクストリーム学習マシンをマルチタスク問題に拡張する単一のベイズ式の下で、同じモデルの2重ビューを組み合わせることである。 カーネル法の観点から、提案する定式化は、RBFカーネルパラメータによる事前ドメイン知識の導入を促進する。 極端な学習機械の観点からすると、新しい定式化はオーバーフィッティングを制御し、同種の全体モデルを可能にする(各タスクに仕えるモデルは、共同ベイズ最適化で選択された同一のRFFを共有する)。 実験の結果,同一フレームワーク内でカーネルメソッドとエクストリームラーニングマシンの利点を組み合わせると,これら2つのパラダイムのそれぞれが独立して達成したパフォーマンスが大幅に向上する可能性が示された。

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