[發(fā)明專(zhuān)利]一種利用圖像正則化及數(shù)據(jù)重建解決特征提取任務(wù)的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810008875.4
• 申請(qǐng)日: 2018-01-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108363724B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-12-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙洲;孟令濤;高天祥;何曉飛;蔡登;莊越挺
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/2458
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/2458
• 代理公司: 杭州求是專(zhuān)利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 鄭海峰

1.一種利用圖像正則化及數(shù)據(jù)重建解決特征提取任務(wù)的方法，其特征在于包括如下步驟：

1)針對(duì)于一組文本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，去除停用詞后將文本采用tfidf分?jǐn)?shù)向量表示，選擇分?jǐn)?shù)最大的n個(gè)詞作為該文本數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)點(diǎn)，構(gòu)建其權(quán)重矩陣及對(duì)應(yīng)的拉普拉斯矩陣；

2)隨機(jī)初始化重建系數(shù)矩陣與特征提取矩陣，之后進(jìn)行迭代，在每次迭代過(guò)程中，先固定重建系數(shù)矩陣，來(lái)更新特征提取矩陣，再固定特征提取矩陣，更新重建系數(shù)矩陣；循環(huán)迭代更新至特征提取矩陣收斂之后，返回最終的特征提取矩陣；

所述的步驟2)具體步驟為:

2.1)隨機(jī)初始化重建系數(shù)矩陣A₀∈R^n*n，特征提取矩陣Λ₀∈R^n*n，初始化激活空集合S，其中向量θ中第p個(gè)維度的取值θ_p∈{-1,0,1}代表向量λ中第p個(gè)維度的取值λ_p的符號(hào)；

2.2)循環(huán)迭代，首先固定重建系數(shù)矩陣，更新特征提取矩陣；

2.3)固定特征提取矩陣，更新重建系數(shù)矩陣；

2.4)循環(huán)更新特征提取矩陣與重建系數(shù)矩陣直至特征提取矩陣收斂；

3)利用步驟2)學(xué)習(xí)得到的特征提取矩陣來(lái)對(duì)于待處理的相同領(lǐng)域文本數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行特征提取。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述利用圖像正則化及數(shù)據(jù)重建解決特征提取任務(wù)的方法，其特征在于所述的步驟1)具體步驟為:

針對(duì)于一組數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成的數(shù)據(jù)點(diǎn)矩陣X＝(x₁,...,x_m)，其中m為數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，任意一點(diǎn)的表達(dá)x_i∈Rⁿ，為一個(gè)n維向量；針對(duì)于這組數(shù)據(jù)點(diǎn)，其原始特征矩陣F＝(f₁,...,f_n)＝X^T，F(xiàn)為數(shù)據(jù)點(diǎn)矩陣X的轉(zhuǎn)置矩陣；針對(duì)于此組數(shù)據(jù)點(diǎn)中的每一個(gè)點(diǎn)x_i，找到其距離最近的一個(gè)點(diǎn)x_j，并在x_i與x_j之間建立連線，按照此方法構(gòu)建描述數(shù)據(jù)點(diǎn)之間關(guān)系的圖；對(duì)于圖中的點(diǎn)，構(gòu)建權(quán)重矩陣W∈R^m*m，其中若x_i與x_j兩點(diǎn)之間存在連線，則w_ij＝1，否則w_ij＝0；構(gòu)建對(duì)角矩陣D∈R^m*m，其中，D_ii＝∑_jW_ij，構(gòu)建拉普拉斯矩陣L＝D-W。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述利用圖像正則化及數(shù)據(jù)重建解決特征提取任務(wù)的方法，其特征在于所述的步驟2.2)具體步驟為:

2.2.1)尋找其中

Y_pp∈Y＝XLX^T

β為提前定義好的關(guān)于數(shù)據(jù)重建項(xiàng)與圖像正則化項(xiàng)之間的權(quán)衡參數(shù)，L與X為步驟1)中確定的矩陣，a_pk∈A，a_ik∈A，A為本步驟隨機(jī)初始化得到的矩陣A₀；若則令θ_p＝-1，S＝S∪{λ_p}；若則令θ_p＝1，S＝S∪{λ_p}；對(duì)于其余求得的情況，則不對(duì)于λ_p進(jìn)行更新；

2.2.2)得到θ_p之后，按照如下公式更新特征提取矩陣Λ：

其中，m和n與步驟1中的m和n相同，α為關(guān)于數(shù)據(jù)重建項(xiàng)與第一范式項(xiàng)之間的平衡參數(shù)，則令按照如下公式得到λ_p的更新值：

在λ與更新后的λ^new之間進(jìn)行離散線搜索：檢查λ^new處的目標(biāo)值及所有符號(hào)改變的點(diǎn)，將λ更新為有最低目標(biāo)值的點(diǎn)，從S中移除沒(méi)有對(duì)應(yīng)參數(shù)的λ并更新θ＝sign(λ)；

2.2.3)檢查是否滿(mǎn)足如果不滿(mǎn)足則重新執(zhí)行步驟2.2.2)，如果滿(mǎn)足則檢查是否滿(mǎn)足如果不滿(mǎn)足則重新執(zhí)行步驟2.2.1)與步驟2.2.2)，如果滿(mǎn)足則返回特征提取矩陣Λ。