[人工智能] 【论文阅读】机器学习中原型学习研究进展

阅读目标

动机：消除数据冗余、发现数据结构、提高数据质量

方法：通过寻找一个原型集来表示目标集,以从样本空间进行数据约简

分类：按照监督方式）：分为无监督、半监督和全监督；按照模型设计，分为基于相似度、行列式点过程、数据重构和低秩逼近

概念：设有源集 $X$ 和目标集 $Y$ ，目标是从 $X$ 中找到一个原型集 $\Omega$ ，使得 $\Omega$ 能够最大程度地保持目标集 $Y$ 所蕴含的信息，如下图：
在这里插入图片描述

直接看概念和图示较难理解，可以结合这个例子：相簿更新系统，摄影集是源集 $X$ ，用户的初选照片担任目标集 $Y$ ，我们的目标是从源集中找到最符合用户原始收藏习惯的照片，即原型集 $\Omega$

那么目标集就可以看作是为我们寻找原型提供依据的身份，在实际应用中，目标集和原型集应该有着更相似的物理意义，但同时应该指出，很多任务中的目标集和源集是一样的，因为我们更多时候找不到原型的依据，这时原型学习就很像是无监督学习中的聚类学习，但聚类和原型学习是不一样的，区别是：

聚类学习中，我们更关注目标集的语义信息；但原型学习的概念更广，我们希望原型可以不仅表示目标集的语义信息，还能表示目标集的结构或容量等信息；从这种意义上讲，原型学习可以视为一种细粒度的聚类问题
原型学习获得的原型数量是灵活变化的，而聚类需要提前预设要聚几类

按照是否使用了语义信息约束原型的生成，可以分为无监督、半监督和全监督方法：

监督方式	介绍	方法	应用	参考文章
无监督	大部分工作使用的方法	k-DPPs	通常被用来选择视频序列的关键帧	K-dpps: fixed-size determinantal point processes.
		最大割准则和最大边缘相关准则	原型集内元素间的关联性对于面向时序数据的视觉应用十分重要	The use of MMR, diversity-based reranking for reordering documents and producing summaries.
半监督	当用户不仅需要代表性的子集且希望了解它们是什么			Joint representative selection and feature learning: a semi-supervised approach.
全监督	当能够获得数据的语义信息时（如图像分类算法）	基于浅层模型的原型学习	通常用来约简k-NN、SVM等推理算法的训练数据	RSVM: Reduced support vector machines.
		深度学习的原型学习	学习表征、增强模型泛化能力	Robust classification with convolutional prototype learning.