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  • 再生核希尔伯特空间(RKHS)在监督学习(SVM)中的应用

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    2014/4/10

    在网上找到一个讲reproducing kernel的tutorial看了一看,下面介绍一下。

    首先定义kernel(核)

    于是我们可以从一个空间定义出一个kernel。接着,我们使用一个kernel来定义一个从到的映射,并称这个映射为reproducing kernel feature map(再生核特征映射):

        .

    这个映射的意思是:特定的kernel上的一个特定的元素构成了一个映射规则,将的任意元素的映射成一个实数,那么,实际上,就是将映射成了

    值得注意的是,在泛函分析中,Hilbert空间上的"表现定理"说的是,任意一个内积都可以等价于一个线性泛函,任意一个线性泛函也等价于某个内积即对任意线性泛函,使得。然而这里的"再生核特征映射"和"线性泛函"的区别是:

    再生核特征映射是由某个核生成的;

    而线性泛函是由内积生成的。

    下面我们通过这个映射来定义一个Hilbert space。

    第一步,构造一个空间(现在它还不完备,稍后会将它完备化)。于是,将所张成的空间记为

        

    第二步,在上定义内积:

    于是我们可以很容易的验证此内积满足内积的三个条件。

    第三步,将空间完备化。

    于是我们就由kernel构造出一个完备的希尔伯特空间,此空间称为reproducing kernel Hilbert space(再生核希尔伯特空间):

    在第二步定义内积的过程中,我们可以发现,对于,有

        

    我们称满足为reproducing kernel(再生核)。

    Reference

    [1] http://www.cs.berkeley.edu/~bartlett/courses/281b-sp08/7.pdf

    2014/4/19

    今天接着10号继续看再生核空间的内容。

    今天终于有了些进展,下面讲讲这个再生核到底是怎么回事。

    首先我们有一个由泛函构成的空间:

        

    这些泛函又是定义在集合上的。通常,我们的思路一般会把默认为Hilbert空间,然后将理解为它的对偶空间。我最开始就是这样默认的。但是其实这里不应该这样去理解它。再生核理论基本上了默认以空间为Hilbert空间的,而集合只是理解为一个一般的集合。然后,再生核也是内的一个元,只是他相比较于一般的元而言,拥有更多的性质。好,大概铺垫完了,下面给出一些具体的定义,大部分内容来自

    我们首先来给出reproducing Kernel(r.k.再生核)的定义

    也就是说,现在我们有一个Hilbert空间,Hilbert空间里面的每一个点都是一个泛函:

        

    也是一个泛函

        

    并且还必须满足两条性质:

    1、对于一个固定的是Hilbert空间中的一个元素;

    2、再生性质:对于每个,都有:

        

    其中表示Hilbert空间上的内积运算。根据这个再生性质,我们立即可以得到:

            

            

    值得注意的是,式是一个令人满意的结果,根据这个式子我们可以很容易的得到的正定性。根据这个再生性质,我们立即可以得到以下几个推论(直接截图了):

    如果存在则唯一(表示reproducing kernel):

    "存在再生核"等价于"每个泛函都连续":

    (*注:这里的连续性是指的上的泛函关于连续,而不是指的关于连续)

    证明:

    上的泛函,当上存在kernel时,有:

        

    而根据式我们有:

        

    所以:

        

    其中无关。所以是有界泛函。又因为显然是线性的,所以是连续泛函。

    而当是连续泛函时,因为它是线性的,所以根据表现定理即可证明。

    证毕。

    这也正如中所说:

    再生核的正定性:

    正定性证明:

        

    证毕。

    (*注:正定性是指在集合上的正定性,)

    还有一些其他性质,除了"命题8"以外,其他命题对于本次学习的目标并不是很重要:

    接着我们要做的事就是构造这样一个Hilbert空间,这个空间上的内积,以及这个空间上的唯一的一个kernel

    Reference

    [1] Aronszajn, Nachman. "Theory of reproducing kernels." Transactions of the American mathematical society (1950): 337-404.

    [2] 王敏慧,"几类高斯过程的Karhunen-Loève展开及再生核希尔伯特空间"[D],哈尔滨工业大学,2010

    [3]Aronsazjn, Par N. "La théorie des noyaux reproduisants et ses applications Première Partie." Mathematical Proceedings of Cambridge Philosophical Society.Vol. 39. No. 03. Cambridge University Press, 1943.

    [4] http://www.cs.berkeley.edu/~bartlett/courses/281b-sp08/7.pdf

    2014/4/20

    今天希望了解到上面所讲的关于RKHS的性质与我们SVM中(以及其他机器学习技术)的核技术的联系。

    我们接着看的5.1.3的定理1:

    上面的逻辑可以这样描绘(这个图是重点)

    上图分别存在三个集合,分别表示集合,RKHS,和我们所需要的空间。分别存在三个映射①②③,分别表示的映射的映射,和之间的映射,当的维数至多可数时,就是空间。首先讲解映射①,因为存在关系式:

            

    所以存在映射,使得:

            

    。又因为都是Hilbert空间,所以同构,所以存在同构映射,使得:

            

    那么,有了这两步的铺垫(映射①与映射②),我们便可以借助搭建之间的映射。结合两式,我们得到:

            

    记新的复合映射为

            

    便得到了:

            

    我们应该注意的是,虽然最后的式并没有涉及到Hilbert空间,但是如果没有空间在其中牵线搭桥,引出两个映射,那我们也不可能找到映射使得式得意满足。数学中的许多抽象概念在一些工程应用中虽不直接体现,但却给这些工程应用搭建了一些桥梁,使得工作可以继续深入!

    Reference

    [1] Aronszajn, Nachman. "Theory of reproducing kernels." Transactions of the American mathematical society (1950): 337-404.

    [2] 王敏慧,"几类高斯过程的Karhunen-Loève展开及再生核希尔伯特空间"[D],哈尔滨工业大学,2010

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