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    基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法綜述

    2016-06-02 19:17韓靈珊
    科教導(dǎo)刊·電子版 2016年10期
    關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí)

    韓靈珊

    摘 要 半監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督聚類方法的一類學(xué)習(xí)方法?;趫D的半監(jiān)督學(xué)習(xí)憑借其直觀性得到了半監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)<业那嗖A。本文對常用的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了介紹和闡述,介紹了基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的發(fā)展現(xiàn)狀,并對未來基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的發(fā)展做出展望。

    關(guān)鍵詞 基于圖的半監(jiān)督分類 機(jī)器學(xué)習(xí) 圖方法

    中圖分類號:TP181 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    0引言

    基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)憑借其直觀性也逐漸被更多的學(xué)者所研究和使用。本文主要介紹了目前使用較多的基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法分類;介紹了基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)目前的研究成果及現(xiàn)狀;最后給出基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)下一步更待研究的方向。

    1基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法分類

    1.1圖的構(gòu)造及正則化框架

    首先利用樣本集X構(gòu)造一個(gè)無向加權(quán)圖G。圖當(dāng)中的每個(gè)頂點(diǎn)代表了樣本集中的樣本,圖當(dāng)中邊的權(quán)值表示了樣本對和之間的相似度;構(gòu)造完圖之后,基于圖的學(xué)習(xí)方法通常假設(shè)樣本標(biāo)簽在圖中的分布是平滑的,并由此根據(jù)邊的連接情況使已標(biāo)記樣本的類別標(biāo)簽在整個(gè)圖上不斷傳播并達(dá)到最終完成對未標(biāo)記樣本的類別標(biāo)簽的預(yù)測。通常,樣本對之間的相似度采用高斯核函數(shù)來計(jì)算。

    圖模型構(gòu)造好后,基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要定義一個(gè)函數(shù)f。我們將基于圖的學(xué)習(xí)方法規(guī)范化,提出基于圖的學(xué)習(xí)的正則化框架。對于已標(biāo)記樣本,令(f) 為損失函數(shù),用來調(diào)節(jié)函數(shù)f分類標(biāo)簽時(shí)預(yù)測標(biāo)簽與真實(shí)標(biāo)簽值之間的損失或誤差;令(f)為目標(biāo)函數(shù)的調(diào)整項(xiàng),使標(biāo)簽分布在整個(gè)圖上并且有足夠的平滑性,通常采用引入正則項(xiàng)的方法來確保。一般而言,基于圖的學(xué)習(xí)方法通常都利用圖的拉普拉斯性質(zhì)作為目標(biāo)函數(shù)的調(diào)整項(xiàng),以確保標(biāo)簽?zāi)軌蚱交脑谡麄€(gè)圖上傳遞。

    1.2基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法分類

    1.2.1標(biāo)簽傳播算法

    在標(biāo)簽傳播算法中,使用的損失函數(shù)為,其中表示預(yù)測標(biāo)簽概率,表示已標(biāo)記樣本的真實(shí)標(biāo)簽值,損失函數(shù)表示在標(biāo)簽傳遞的過程中應(yīng)當(dāng)使預(yù)測的已標(biāo)記樣本的標(biāo)簽與真實(shí)標(biāo)簽類別相同;在調(diào)整項(xiàng)中使用(f)=作為保障標(biāo)簽在整個(gè)圖上的分布具有平滑性的調(diào)整項(xiàng)。

    1.2.2圖的最小分割方法

    圖的最小分割方法(graph mincut algorithm)是由Blum A在2002年提出的。它的主要思想是:在二分類問題中定義正標(biāo)記樣本作為源點(diǎn)(source),負(fù)標(biāo)記樣本作為匯點(diǎn)(sink),目標(biāo)是:找到一個(gè)邊集,使得刪除該邊集之后能夠隔絕任意從源點(diǎn)到匯點(diǎn)的流量,并且最終找到的這個(gè)邊集為最小邊集。那些與源點(diǎn)連接的點(diǎn)被標(biāo)記為正類,與匯點(diǎn)連接的點(diǎn)則被標(biāo)記為負(fù)類。

    1.2.3調(diào)和函數(shù)方法

    基于高斯域(Gaussian fields)和調(diào)和函數(shù)(harmonic function)的方法,簡稱為調(diào)和函數(shù)方法,針對在圖的最小分割方法中未考慮樣本的分類概率的硬劃分(hard classification)的問題,采用了軟劃分(soft classification)的方法,將樣本的類別用取值連續(xù)的變量表示。

    1.2.4局部全局一致性算法

    Zhou等人在標(biāo)簽傳播算法和調(diào)和函數(shù)方法的啟發(fā)下,提出基于局部與全局一致性的方法(learning with local and global consistency),簡稱LGC算法。LGC算法的調(diào)整項(xiàng)采用了對稱拉普拉斯矩陣,提高了分類的精度。保持局部一致性的目標(biāo)就是要使該調(diào)節(jié)項(xiàng)最小。與調(diào)和函數(shù)的目標(biāo)函數(shù)不同,LGC算法的損失項(xiàng)允許預(yù)測標(biāo)簽與真實(shí)標(biāo)簽之間有一定的誤差,并會(huì)使這種誤差最小化,使用這樣的方式保持樣本集的全局一致性。

    2基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法研究現(xiàn)狀

    國外學(xué)者對基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)研究起步較早。Yang等人在2007年時(shí)首次提出了利用LPA算法進(jìn)行英漢雙語信息檢索;Raghavan U則在同年用圖方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn),用空手道俱樂部網(wǎng)和美國大學(xué)橄欖球網(wǎng)的實(shí)驗(yàn)證明了其良好的檢測效果;此外,在降維研究方面也有不少較為成熟的成果:2004年,Argyrious等采用kd樹方法構(gòu)造稀疏圖,通過線性系統(tǒng)的迭代計(jì)算加速分類學(xué)習(xí)的速度,Delalleau等通過基于所選樣本集的子集進(jìn)行標(biāo)記傳播并利用所選樣本與剩余樣本的關(guān)聯(lián)降低圖拉普拉斯矩陣的大小提出了一種無參數(shù)且支持直推式學(xué)習(xí)的算法。

    我國在基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的研究方向上起步較晚,但發(fā)展迅速取得了不少成果。一方面,對算法本身進(jìn)行了深入研究和改進(jìn)。例如:王雪松等人在原算法基礎(chǔ)上提出了一種簡潔的優(yōu)化算法,通過使用k近鄰圖代替全連接圖并且簡化目標(biāo)函數(shù),減少了參數(shù)造成的誤差影響;李明等人利用一種基于密度的快速聚類的方法對樣本數(shù)據(jù)先聚類后進(jìn)行標(biāo)簽傳遞,通過實(shí)驗(yàn)最終證明在分類效果上該算法與原算法相比速度大幅提高;Wang等人利用線性近鄰傳遞思想,構(gòu)建鄰接矩陣,提高分類效果并取得了好的成果。

    另一方面,基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)在其他學(xué)科領(lǐng)域發(fā)揮了支柱作用:丁宇新等研究中采用了局部全局一致性學(xué)習(xí)方法,以“人人網(wǎng)”數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),對用戶的興趣與畢業(yè)學(xué)校進(jìn)行預(yù)測;新浪微博也同樣利用了標(biāo)簽傳播算法作為其背后的核心算法之一,進(jìn)行更精準(zhǔn)的廣告投放和內(nèi)容投送。

    3結(jié)論

    通過對目前基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)取得的進(jìn)展和成果了解分析,從研究內(nèi)容來看:基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論研究已經(jīng)成熟,并且其成果已經(jīng)應(yīng)用于許多實(shí)際問題中。如今,如何利用圖論知識優(yōu)化構(gòu)圖,尋找提高學(xué)習(xí)算法效率,減少計(jì)算開銷的新思路成為基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的熱點(diǎn),也為今后的學(xué)習(xí)研究提供了大的發(fā)展空間;同時(shí),如何將基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法聯(lián)系到實(shí)際情況中,利用該方法對實(shí)際問題進(jìn)行更好地挖掘和探索,從而利用隱含信息獲得知識。

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