Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Μοντέλα τοπικών αλληλεπιδράσεων Boltzmann-Gibbs για προβλήματα χωρικής παλινδρόμησης

Toganidis Nikolaos

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Η Μηχανική Μάθηση και η Γεωστατιστική είναι ισχυρά μαθηματικά πλαίσια για τη μοντελοποίηση χωρικών δεδομένων. Και οι δύο προσεγγίσεις, ωστόσο, υποφέρουν από κακή κλιμάκωση των απαιτούμενων υπολογιστικών πόρων για μεγάλες εφαρμογές δεδομένων. Το 2015 παρουσιάστηκε το μοντέλο Stohastic Local Interaction (SLI), το οποίο συνδυάζει τεχνικές μηχανικής μάθησης και γεωστατιστικής, ενώ με την εφαρμογή της τοπικής αναπαράστασής του βελτίωσε την υπολογιστική απόδοση. Αν και το μοντέλο είναι πολύ σταθερό, δίνοντας υπσσχόμενα αποτελέσματα, η απόδοσή του βασίζεται σε ορισμένες υποθέσεις που δεν ισχύουν πάντα. Συγκεκριμένα, επειδή στηρίζεται σε μια κοινή Συνάρτηση Πυκνότητας Πιθανότητας (BoltzmannGibbs ΣΠΠ) που ορίζεται από μια energy functional και εκφράζεται με όρους ενός, συνήθως αραιού, πίνακα ακριβείας, o όρος κυρτότητας (που χρησιμοποιείται για την κατασκευή αυτού του πίνακα ακριβείας) πρέπει να είναι ημι-θετικά ορισμένος, και εξαρτάται από το σύνολο δεδομένων. Σε αυτή τη διατριβή, προκειμένου να εξαλειφθούν αυτές οι υποθέσεις, εισάγεται η έκδοση του μοντέλου Graph Laplacian (GL). Οι όροι κυρτότητας υπολογίζονται τώρα με τη χρήση της δεύτερης τάξης του Λαπλασιανού γράφου, που κατασκευάστηκε χρησιμοποιώντας συναρτήσεις πυρήνα και τα τοπικά εύρη ζώνης του, για να διατηρηθεί η τοπική αναπαράσταση και ταυτόχρονα η χαμηλή πολυπλοκότητα και η απόδοση πρόβλεψης του αρχικού μοντέλου. Αυτή η έκδοση οδηγεί σε ένα μοντέλο χωρικής ανάλυσης, για κάθε διάσταση με καλή απόδοση και χαμηλή πολυπλοκότητα και, επέκεινα, για κάθε είδος χωρικού συνόλου δεδομένων.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες