WikiDer > Строковое ядро

В машинное обучение и сбор данных, а струнное ядро это функция ядра что действует на струны, т.е. конечные последовательности символов, которые не обязательно должны быть одинаковой длины. Ядра строк можно интуитивно понять как функции, измеряющие сходство пар строк: более похожие две строки а и б являются, тем выше значение строкового ядра K(а, б) будет.

Использование строковых ядер с ядровый алгоритмы обучения, такие как опорные векторные машины позволяют таким алгоритмам работать со строками без необходимости переводить их в фиксированную длину, с действительным знаком векторы признаков.^[1] Ядра строк используются в областях, где должны быть сгруппированный или же классифицированный, например в интеллектуальный анализ текста и генный анализ.^[2]

Неформальное введение

Предположим, кто-то хочет автоматически сравнить некоторые отрывки текста и указать их относительное сходство. Для многих приложений может быть достаточно найти некоторые ключевые слова, которые точно соответствуют. Один пример, когда точное соответствие не всегда достаточно, находится в спам обнаружение.^[3]Другой - в вычислительном анализе генов, где гомологичный гены имеют мутировавший, в результате чего образуются общие подпоследовательности с удаленными, вставленными или замененными символами.

Мотивация

Поскольку несколько хорошо зарекомендовавших себя методов кластеризации данных, классификации и поиска информации (например, поддерживающие векторные машины) предназначены для работы с векторами (т. Е. Данные являются элементами векторного пространства), использование строкового ядра позволяет расширить эти методы для обработки данных последовательности. .

Метод строкового ядра следует противопоставить более ранним подходам к классификации текста, в которых векторы признаков указывали только на наличие или отсутствие слова. Он не только улучшает эти подходы, но и является примером для целого класса ядер, адаптированных к структурам данных. , которые начали появляться на рубеже 21 века. Обзор таких методов был составлен Гертнером.^[4]

В биоинформатике ядра строк используются, в частности, для преобразования биологических последовательностей, таких как белки или ДНК, в векторы для дальнейшего использования в моделях машинного обучения. Примером строкового ядра, используемого для этой цели, является ядро ​​профиля.^[5]

Определение

А ядро на домене ${ displaystyle D}$ это функция ${ displaystyle K: D times D rightarrow mathbb {R}}$удовлетворяющие некоторым условиям (будучи симметричный в аргументах, непрерывный и положительно полуопределенный в определенном смысле).

Теорема Мерсера утверждает, что ${ displaystyle K}$ тогда можно выразить как ${ Displaystyle К (х, y) = varphi (x) cdot varphi (y)}$ с ${ displaystyle varphi}$ отображение аргументов в внутреннее пространство продукта.

Теперь мы можем воспроизвести определение ядро подпоследовательности строк^[1]на струнах над алфавит ${ displaystyle Sigma}$. По координатам отображение определяется следующим образом:

${ Displaystyle varphi _ {u}: left {{ begin {array} {l} Sigma ^ {n} rightarrow mathbb {R} ^ { Sigma ^ {n}} s mapsto sum _ { mathbf {i}: u = s _ { mathbf {i}}} lambda ^ {l ( mathbf {i})} end {array}} right.}$

В ${ Displaystyle mathbf {я}}$ находятся мультииндексы и ${ displaystyle u}$ это строка длины ${ displaystyle n}$: подпоследовательности могут встречаться несмежными способами, но за пропуски накладываются штрафы. ${ Displaystyle mathbf {я}}$ дает позиции совпадающих символов ${ displaystyle u}$ в ${ displaystyle s}$. ${ Displaystyle л ( mathbf {я})}$ разница между первой и последней записью в ${ Displaystyle mathbf {я}}$, то есть: как далеко друг от друга ${ displaystyle s}$ соответствие подпоследовательности ${ displaystyle u}$ является. Параметр ${ displaystyle lambda}$ может быть установлено любое значение между ${ displaystyle 0}$ (пробелы не допускаются, так как только ${ displaystyle 0 ^ {0}}$ не является ${ displaystyle 0}$ но ${ displaystyle 1}$) и ${ displaystyle 1}$(даже широко распространенные "вхождения" имеют такой же вес, что и появления как непрерывная подстрока, так как ${ Displaystyle 1 ^ {л ( mathbf {я})} = 1}$).

Для нескольких релевантных алгоритмов данные входят в алгоритм только в выражениях, включающих внутренний продукт векторов признаков, отсюда и название методы ядра. Желательным следствием этого является то, что нет необходимости явно вычислять преобразование ${ Displaystyle фи (х)}$, только внутренний продукт через ядро, что может быть намного быстрее, особенно когда приблизительный.^[1]

Рекомендации