論文の概要: One Class Restricted Kernel Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10443v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 07:11:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:10:01.661661
• Title: One Class Restricted Kernel Machines
• Title（参考訳）: 一級制限カーネルマシン
• Authors: A. Quadir, M. Sajid, M. Tanveer,
• Abstract要約: 制限されたカーネルマシン(RKM)は、機械学習の分野における一般化能力の向上に大きな影響を与えている。 RKMsの有効性は、データセット内の外れ値やその他の汚染形態の存在によって損なわれる可能性がある。 この重要な問題とモデルの堅牢性に対処するため、我々は新しい一級RKM(OCRKM)を提案する。 OCRKM の枠組みでは、可視変数と隠れ変数の両方を非確率的に統合する RBM と同様のエネルギー関数を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Restricted kernel machines (RKMs) have demonstrated a significant impact in enhancing generalization ability in the field of machine learning. Recent studies have introduced various methods within the RKM framework, combining kernel functions with the least squares support vector machine (LSSVM) in a manner similar to the energy function of restricted boltzmann machines (RBM), such that a better performance can be achieved. However, RKM's efficacy can be compromised by the presence of outliers and other forms of contamination within the dataset. These anomalies can skew the learning process, leading to less accurate and reliable outcomes. To address this critical issue and to ensure the robustness of the model, we propose the novel one-class RKM (OCRKM). In the framework of OCRKM, we employ an energy function akin to that of the RBM, which integrates both visible and hidden variables in a nonprobabilistic setting. The formulation of the proposed OCRKM facilitates the seamless integration of one-class classification method with the RKM, enhancing its capability to detect outliers and anomalies effectively. The proposed OCRKM model is evaluated over UCI benchmark datasets. Experimental findings and statistical analyses consistently emphasize the superior generalization capabilities of the proposed OCRKM model over baseline models across all scenarios.
• Abstract（参考訳）: 制限されたカーネルマシン(RKM)は、機械学習の分野における一般化能力の向上に大きな影響を与えている。 近年の研究では、制限ボルツマンマシン(RBM)のエネルギー関数と同様の方法で、カーネル関数と最小二乗支援ベクトルマシン(LSSVM)を組み合わせることにより、より優れた性能を実現するRKMフレームワークに様々な手法を導入している。 しかしながら、RKMの有効性は、データセット内の外れ値やその他の汚染形態の存在によって損なわれる可能性がある。 これらの異常は学習プロセスを歪め、正確で信頼性の低い結果をもたらす。 この重要な問題に対処し、モデルの堅牢性を確保するため、我々は新しい一級RKM(OCRKM)を提案する。 OCRKM の枠組みでは、可視変数と隠れ変数の両方を非確率的に統合する RBM と同様のエネルギー関数を用いる。 提案するOCRKMの定式化により,一級分類法とRKMのシームレスな統合が容易となり,外乱や異常を効果的に検出する能力が向上する。 提案するOCRKMモデルは、UCIベンチマークデータセット上で評価される。 実験結果と統計的解析は,全シナリオにわたるベースラインモデルよりも,提案したOCRKMモデルの優れた一般化能力を一貫して強調している。

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