embedding和kernel的区别



  • 课上老师讲kernel和embedding尽管都是投影到不同的space,但是两者意思还是有区别,区别在哪里?



  • 我assume 你說的kernels 指的是類似 RBF kernel (used in SVM, etc).

    這一類的kernel space 是透過function “predefine” 好的. 也就是說 samples 並不改變 kernel 的function.
    然而 embedding 是 透過 samples 跟 labels 去 learn 出來的. 並沒有一種特定的 functional form.

    所以兩者都是轉換 sample 的 feature space, 但 embedding 通常會被看成 data 的 new representation.

    以上皆是我自己的看法, 還歡迎大家一起討論.



  • @DoctorGiant 谢谢,我自己做过一些sensor network的data analysis和machine learning相关的,当时用了自己做的kernel,kernel是用一些先验规律做的,如果想在DL中加入这些先验规律,怎么做比较好?还是不管什么,直接去用NN train?


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