Contributions to automatic learning of kernel functions

127 p.

Detalles Bibliográficos
Autor: Roman Txopitea, Ibai
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2020
País:España
Institución:Universidad del País Vasco
Repositorio:Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación
OAI Identifier:oai:addi.ehu.eus:10810/49897
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10810/49897
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:artificial intelligence
heuristics
informatics
inteligencia artificial
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informática
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spelling Contributions to automatic learning of kernel functionsRoman Txopitea, Ibaiartificial intelligenceheuristicsinformaticsinteligencia artificialheurísticoinformática127 p.Muchos algoritmos de aprendizaje automático se basan en funciones de kernel para resolverlas tareas propuestas. Entre estos algoritmos podemos encontrar métodos de kernel, como lasMáquinas de vectores de soporte (SVMs), o métodos de inferencia bayesianos, como losProcesos de Gauss (GPs). Sin embargo, la validez de estos algoritmos para resolver problemasdepende en gran medida de la función del kernel, y no hay ninguna función del kernel que seaóptima para todos los dominios de aplicación. La elección del kernel requiere conocimiento delalgoritmo y del dominio de aplicación y hay un gran interés en automatizar este proceso.En esta tesis estudiamos el uso de la programación genética para aprender kernels tanto paraSVMs como para GPs. En primer lugar, describimos el análisis realizado en el campo de las SVM,donde hemos estudiado las diferentes interacciones entre los componentes de las SVM durantela evolución de los kernels, y proporcionamos algunas pautas para mejorar el proceso deaprendizaje del kernel. A continuación, proponemos un método basado en expresionesmatemáticas básicas para aprender kernels para GPs a través de la programación genética, yprobamos la validez de este método en varias aplicaciones, como la predicción de seriestemporales o tareas de procesamiento de lenguaje natural.Mendiburu Alberro, AlexanderSantana Hermida, Roberto2021202120202020info:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10810/49897reponame:Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigacióninstname:Universidad del País VascoInglésinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/Atribución 3.0 España(cc)2020 IBAI ROMAN TXOPITEA (cc by 4.0)oai:addi.ehu.eus:10810/498972026-06-18T09:23:17Z
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