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multiple kernel learning(MKL)多核学习

历史上之所以会出现多核学习(MKL)这个词,是因为在深度学习流行起来以前,kernel是处理非线性的默认方法,那个年代优化一个非线性函数不容易,每加一层复杂性可能就需要多设计一个优化算法,MKL就是在这种历史背景下诞生的,人们需要一个能够处理更复杂非线性,同时可靠可优化的方法,那就是用多个核,再把它们结合起来,结合的方法有很多,可以用传统的优化方法解,用一些heuristics来search参数,有的甚至不需要用参数,就是单纯地把多个kernel的结果加和起来[1]。因为这类方法在当年看来极其复杂,因此大家给了它一个特别的名字,叫做多核学习。现在回过头来,大多数MKL所定义的objectives都可以放到深度学习的框架下,一个反向传播解决了多少MKL以前想都不敢优化的问题,随着网络数越来越深,可以嵌入的核矩阵也可以做的越来越复杂,是不是还需要给他们起一个新的名字呢?不了,现在我们都叫深度学习。大家慢慢也就很少再提及MKL,以及和它一并出现过的优化算法。

在这里插入图片描述
参考:https://www.cnblogs.com/XBWer/p/4492476.html

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