Boosting 自下而上和自上而下的视觉特征的显著性估计.
集成学习Boosting算法综述
集成学习Boosting算法综述一、本文概述本文旨在全面综述集成学习中的Boosting算法，探讨其发展历程、基本原理、主要特点以及在各个领域的应用现状。
Boosting算法作为集成学习中的一类重要方法，通过迭代地调整训练数据的权重或分布，将多个弱学习器集合成一个强学习器，从而提高预测精度和泛化能力。
本文将从Boosting算法的基本概念出发，详细介绍其发展历程中的代表性算法，如AdaBoost、GBDT、GBoost等，并探讨它们在分类、回归等任务中的性能表现。
本文还将对Boosting算法在各个领域的应用进行综述，以期为读者提供全面、深入的Boosting 算法理解和应用参考。
二、Boosting算法概述Boosting算法是一种集成学习技术，其核心思想是将多个弱学习器（weak learner）通过某种策略进行组合，从而形成一个强学习器（strong learner）。
Boosting算法的主要目标是提高学习算法的精度和鲁棒性。
在Boosting过程中，每个弱学习器都针对前一个学习器错误分类的样本进行重点关注，从而逐步改善分类效果。
Boosting算法的基本流程如下：对训练集进行初始化权重分配，使得每个样本的权重相等。
然后，使用带权重的训练集训练一个弱学习器，并根据其分类效果调整样本权重，使得错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减少。
接下来，使用调整后的权重训练下一个弱学习器，并重复上述过程，直到达到预定的弱学习器数量或满足其他停止条件。
将所有弱学习器进行加权组合，形成一个强学习器，用于对新样本进行分类或预测。
Boosting算法有多种变体，其中最具代表性的是AdaBoost算法。
AdaBoost算法采用指数损失函数作为优化目标，通过迭代地训练弱学习器并更新样本权重，逐步提高分类精度。
还有GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、GBoost、LightGBM等基于决策树的Boosting算法，它们在处理大规模数据集和高维特征时表现出良好的性能。
Boosting 自下而上和自上而下的视觉特征的显著性估计
二、学习一个视觉显著性的模型
另一个重要特点是在前中心的基础上发现的：大多数的录 制品在中心附近发生的图像（即中心偏置[39]）。与基线 的方法进行公平比较的分类（AWS和GBVS模型），我们 在这里单独对待中心功能。根据公式2，我们把每个模型 的显著性图与p（s|x）相乘，p（s|x）是每个像素打牌中 心的距离。 最终，所有的特点都变成34（30自底向上+4自上而下） 向量（不含中心），被送入分类器（在下一节中解释）。
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二、学习一个视觉显著性的模型
与手动设计显著性措施相比，我们按照训练分类的一种学 习方式，直接从人眼跟踪数据。其基本思路是的加权组合 的功能，其中权重学会从一个大的库对自然图像的眼球运 动，可以增强显著性检测比未经调整组合特征映射。学习 方法也有容易适用于通过提高要素权重目标对象的可视化 搜索的好处。 在下面，我们提出了一个朴素贝叶斯公式的显著性估计。 让我们是一个二元变量表示的显著位置的图像像素X =（X ，Y）与特征向量f，其中“s等于1”表示这个像素是突出 的（也就是说，它可以吸引人类的眼睛）和零。像素x的 概率是显著的可写为：
Boosting Bottom-up and Topdown Visual Features for Saliency Estimation
Boosting 自下而上和自上而下的视觉特征的显
著性估计
LOGO
主要内容
1 2 摘要 一、简介
3
4
二、学习一个视觉显著性的模型
三、实验程序
本节对分类和功能提出一个全面的评估。 在这里，我们不仅评估了我们的模型，也比较几款模型以 供日后参考。我们能够运行27个显著性模型。此外，我们 还实施了其他两个简单但功能强大的模型：Gaussian Blob和人类中间观察者模型。Gaussian Blob的是一个简 单的2D高斯形状的绘制图像的中心，它是预期预测人的 目光，以及如果这样的凝视强烈图像中心的周围聚集。对 于一个给定的刺激，当他们观看刺激时，中间观察员的模 型输出一个通过整合比其他物体测试的地图。模型地图可 以根据记录眼球运动来调整原始图像的大小。
基于Boosting算法的特征选择研究
基于Boosting算法的特征选择研究一、引言特征选择是机器学习和数据挖掘领域的重要问题之一。
在构建模型和分析数据时，通常会遇到大量的特征。
然而，不是所有的特征都对模型的性能有贡献。
因此，特征选择的目标是从大量的特征中筛选出最具有信息量的特征，提高模型性能和数据分析的效率。
Boosting算法作为一种常用的机器学习方法，近年来在特征选择问题中得到了广泛的应用。
本文将介绍基于Boosting算法的特征选择研究，探讨其原理、方法和应用。
二、Boosting算法的原理与方法Boosting算法是一种综合多个弱分类器的算法，通过串行训练弱分类器并加权组合它们的结果，不断提高整体模型的性能。
在特征选择问题中，Boosting算法可以通过优化特征的权重来选择最具有区分性的特征。
具体而言，Boosting算法的基本步骤包括初始化权重、训练弱分类器、计算错误率、更新样本权重以及组合弱分类器等。
三、基于Boosting算法的特征选择方法1. Adaboost算法Adaboost是最早提出的Boosting算法之一，也是应用最为广泛的特征选择方法之一。
Adaboost通过迭代训练多个弱分类器，并根据分类器的分类错误率来更新样本的权重。
在每轮迭代中，Adaboost会增加错误分类样本的权重，减少正确分类样本的权重，使得后续的弱分类器更加关注那些分类错误的样本。
通过加权组合多个弱分类器的结果，Adaboost能够得到更准确的分类结果，并选择出最重要的特征。
2. Gradient Boosting算法Gradient Boosting是一种更加强大和灵活的Boosting算法。
与Adaboost不同，Gradient Boosting在每轮迭代中不仅仅关注样本的分类结果，还考虑样本的梯度信息。
通过最小化损失函数的负梯度来训练下一个弱分类器，并通过加权组合多个弱分类器的结果来提高模型的性能。
Gradient Boosting在特征选择中具有很强的灵活性，可以适应不同的问题和数据集。
人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.采用非线性激活函数可以实现感知器解决非线性分类问题。
参考答案:错误2.下列关于最大池化的说法中错误的是？参考答案:LeNet采用的是最大池化方法3.填充树法由顶向底的方法和由底向顶填充相反。
参考答案:正确4.语言可以是无限的但是句子必须是有限的。
参考答案:正确5.文法是由下列哪些参数构成的？参考答案:起始符S_终止符V_T_非终止符V_N_产生式P6.感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值？参考答案:梯度下降法7.下列关于对比散度算法的说法中错误的是？参考答案:深度信念网中多层受限玻尔兹曼机同时通过对比散度算法完成预训练8.下列选项中，属于模式识别系统的环节是？参考答案:分类器训练_模式采集_分类决策_预处理与特征生成9.分类器函数的VC维h越大，将使下列选项中的哪些数据发生变化？参考答案:置信风险越大_结构风险越大_分类器泛化能力越差10.利用SVM将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，存在哪些问题？参考答案:不确定需要映射到多少维的空间上，非线性问题才会转化为线性问题_如何找到合适的映射函数φ_增加计算量，可能会因为维数灾难无法解决11.本课程中介绍的与句法模式识别相关的基本概念有？参考答案:字母表_句子（链）_文法_语言12.下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是？参考答案:分类决策存在错误率_先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正13.贝叶斯分类器的训练，是从样本集数据中估计出____。
参考答案:类条件概率_先验概率14.下列选项中属于特征降维的优点的是？参考答案:降低模式识别任务的复杂度_提升分类决策的正确率_用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统15.下列说法中正确的是？参考答案:聚类结果受特征选取和聚类准则的影响_数据聚类没有预先分好类的样本集_聚类结果受各特征量纲标尺的影响_数据聚类没有已知的分类决策规则16.设计一个组合分类器需要满足什么要求？参考答案:每个基分类器的训练集和训练结果要有差异_组合分类器需要重点考虑方差和偏差_基分类器的分类正确率大于50%17.下列选项中属于决策树分类器的特点的是？参考答案:需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征_速度快，分类决策规则明确_未考虑特征间的相关性_有监督学习方法18.下列选项中属于Adaboost算法的特点的是？参考答案:异常数据（离群点）影响大_不易实现并行化训练_只能解决二分类问题_算法的组合过程能减小偏差19.下列选项中属于反馈型神经网络的是？参考答案:Hopfield网络_受限玻尔兹曼机20.调节以下哪些部分可以对神经网络的性能造成影响？参考答案:权值_激活函数_隐层单元_阈值21.下列选项中关于前馈网络和反馈网络的说法中正确的是？参考答案:前馈网络输出不作用在网络的输入中_前馈网络为静态网络_反馈网络下一时刻的输出与上一时刻的输出有关_反馈网络为动态网络22.下列选项中属于BP网络的不足的是？参考答案:容易陷入局部极小值_全连接网络计算大_隐层神经元数量难以确定_无法做到深度很深，会产生梯度消失23.下列选项中属于深度学习的特点的是？参考答案:需要大量样本进行训练_逐层抽象，发现数据集的特征_是层数较多的大规模神经网络_需要大规模并行计算能力的支持24.利用链式求导法则需要哪些信息？参考答案:损失函数与网络输出向量之间的函数关系_激活函数输出对净激励的导数25.深度信念网不能用于图像识别的原因是？参考答案:深度信念网为一维向量输入，不能直接用于二位图像_需要进行认知－重构的双向计算，学习速度不够快_受限玻尔兹曼机的层间全连接，权值数量太多26.Jp作为类内、类间可分性的概率距离度量时应该满足下列选项中哪些条件？参考答案:当两类完全不可分时，Jp等于0_当两类完全可分时，Jp取得最大值27.特征选择的算法包括以下哪些？参考答案:分支定界法_顺序后退法_穷举法_顺序前进法28.特征降维的方法包括特征选择和特征提取。
Boosting原理及应用
Boosting原理及应用[object Object]Boosting是一种用于提升机器学习模型性能的集成学习方法，它通过训练一系列弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。
Boosting的原理是通过迭代的方式，逐步改进弱分类器的性能，使得它们在错误分类的样本上有更高的权重，从而达到提升整体分类性能的目的。
Boosting的核心思想是将多个弱分类器进行加权组合，使得它们能够协同工作，并形成一个更强大的分类器。
在每一轮迭代中，Boosting会根据上一轮分类器的性能调整样本权重，使得对错误分类的样本施加更高的权重，从而在下一轮中更加关注这些难以分类的样本。
这种迭代的过程会一直进行，直到达到一定的迭代次数或者分类器的性能不再提升为止。
1. Adaboost（Adaptive Boosting）：Adaboost是Boosting算法最经典的实现之一，它通过迭代的方式训练一系列弱分类器，并将它们加权组合成一个强分类器。
Adaboost的特点是能够适应不同的数据分布，对于难以分类的样本会给予更高的权重，从而提升整体的分类性能。
2. Gradient Boosting：Gradient Boosting是一种通过梯度下降的方式逐步优化模型性能的Boosting算法。
它的核心思想是在每一轮迭代中，计算损失函数的负梯度，并将其作为下一轮训练样本的权重调整。
通过迭代的方式，逐步改进弱分类器的性能，从而提升整体的分类准确率。
3. XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）：XGBoost是Gradient Boosting的一种优化实现，它在Gradient Boosting的基础上引入了一些创新的技术，如正则化、缺失值处理和并行计算等。
XGBoost在很多机器学习竞赛中取得了优秀的成绩，并被广泛应用于各种实际问题中。
4. LightGBM：LightGBM是一种基于梯度提升树的Boosting算法，它在XGBoost的基础上进行了一些改进，使得它能够更快地训练模型，并具有更低的内存消耗。
集成学习之Boosting——GradientBoosting原理
集成学习之Boosting——GradientBoosting原理集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理上⼀篇介绍了AdaBoost算法，AdaBoost每⼀轮基学习器训练过后都会更新样本权重，再训练下⼀个学习器，最后将所有的基学习器加权组合。
AdaBoost使⽤的是指数损失，这个损失函数的缺点是对于异常点⾮常敏感，（关于各种损失函数可见之前的⽂章：），因⽽通常在噪⾳⽐较多的数据集上表现不佳。
Gradient Boosting在这⽅⾯进⾏了改进，使得可以使⽤任何损失函数 (只要损失函数是连续可导的)，这样⼀些⽐较robust的损失函数就能得以应⽤，使模型抗噪⾳能⼒更强。
Boosting的基本思想是通过某种⽅式使得每⼀轮基学习器在训练过程中更加关注上⼀轮学习错误的样本，区别在于是采⽤何种⽅式？AdaBoost采⽤的是增加上⼀轮学习错误样本的权重的策略，⽽在Gradient Boosting中则将负梯度作为上⼀轮基学习器犯错的衡量指标，在下⼀轮学习中通过拟合负梯度来纠正上⼀轮犯的错误。
这⾥的关键问题是：为什么通过拟合负梯度就能纠正上⼀轮的错误了？Gradient Boosting的发明者给出的答案是：函数空间的梯度下降。
函数空间的的梯度下降这⾥⾸先回顾⼀下梯度下降 (Gradient Descend)。
机器学习的⼀⼤主要步骤是通过优化⽅法最⼩化损失函数L(θ)，进⽽求出对应的参数θ。
梯度下降是经典的数值优化⽅法，其参数更新公式：θ=θ−α⋅∂∂θL(θ)Gradient Boosting 采⽤和AdaBoost同样的加法模型，在第m次迭代中，前m-1个基学习器都是固定的，即f m(x)=f m−1(x)+ρm h m(x)因⽽在第m步我们的⽬标是最⼩化损失函数L(f)=N∑i=1L(y i,f m(x i))，进⽽求得相应的基学习器。
若将f(x)当成参数，则同样可以使⽤梯度下降法：f m(x)=f m−1(x)−ρm⋅∂∂f m−1(x)L(y,f m−1(x))对⽐式 (1.2)和 (1.3)，可以发现若将h m(x)≈−∂L(y,f m−1(x))∂f m−1(x)，即⽤基学习器h m(x)拟合前⼀轮模型损失函数的负梯度，就是通过梯度下降法最⼩化L(f) 。
掌握机器学习中的集成学习和深度强化学习算法
掌握机器学习中的集成学习和深度强化学习算法集成学习和深度强化学习是机器学习领域中的两个重要研究方向。
本文将介绍集成学习和深度强化学习的基本概念、算法原理和应用领域。
一、集成学习集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个基学习器来提高机器学习算法性能的方法。
集成学习的基本思想是“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”，通过将多个弱学习器集合在一起，形成一个强学习器，从而提高预测性能。
常见的集成学习方法包括投票法、平均法和Bagging、Boosting 等。
投票法是指通过多个弱学习器进行投票来决定最终的预测结果。
平均法则是将多个弱学习器的预测结果进行平均，作为最终的预测结果。
而Bagging和Boosting是将多个基学习器进行整合，分别通过并行和串行的方式进行训练，从而提高模型的泛化能力。
集成学习的应用非常广泛，其中最著名的应用之一是随机森林（Random Forest）。
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过多个决策树的投票或平均来进行分类或回归任务。
随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力，在各种实际应用中取得了良好的效果。
二、深度强化学习深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是结合深度学习和强化学习的一种方法。
强化学习是一种通过智能体在环境中执行动作并得到奖励信号，以达到最大化累积奖励的学习方法。
深度学习则是一种模仿人脑神经网络的学习方法，利用多层神经网络对输入特征进行高层抽象和表示学习。
深度强化学习的核心是使用深度神经网络来近似值函数或者策略函数。
一种经典的深度强化学习算法是深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）。
DQN通过深度神经网络来逼近动作值函数（Q函数），从而实现智能体在环境中选取最优动作。
DQN具有较强的逼近能力和泛化能力，在很多领域，特别是游戏领域取得了非常好的效果。
深度强化学习在很多领域都有着广泛的应用。
例如，在机器人领域，深度强化学习可以用于实现机器人的自主导航和控制；在自然语言处理和机器翻译领域，深度强化学习可以用于语言模型的训练和优化；在金融领域，深度强化学习可以通过学习交易模式来进行股票交易。
视觉显著性算法概述
• 其中 为使用者设定的延迟因子。
PQFT模型
• 四元组图像可以表示为下列形式
q(t ) M (t ) RG(t )1 BY (t )2 I (t )3
其中 i , i 1,2,3，满足 i2 1 ，2 3 , 1 3 , 3 12 1 2 , q(t ) 可以写成如下形式
• 其中 I 为图像特征的几何平均向量， I hc 为对原始 图像的高斯模糊，采用 5 的二项式核。 5 为 L2 范数， x, y为像素点坐标 。
SR模型
• SR（Spectral Residual）模型是由Hou等人提出 来的，基于空间频域分析的算法之一，显著 R( f ) 图通过对剩余谱 做傅里叶逆变换得到。 • 剩余谱 定义为
S (Ik )
• 其中D( I k , Ii )为像素在Lab空间的颜色距离度量。如果 忽略空间关系，使得具有相同颜色的像素归到一起 ，得到每一个颜色的显著性值
S ( I k ) S (cl ) f j D(cl , c j )
FTS模型
• FTS（Frequency-Tuned Saliency）模型是由Achanta 等人提出的一种自底向上的显著性检测方法，通 过局部颜色和亮度特征的对比多尺度方法求像素 点显著值。 • 将原始图像由SRGB颜色空间转化成CIE颜色空间， 然后显著性映射定义为
S ( x, y ) I I hc
I ( x ) log( p ( x )) 为特征的概率密度函数。
p( x)
GBVS模型
• GBVS（Graph-Based Visual Saliency）模型是 在Itti的模型基础之上运用马尔可夫随机场 的特点构建二维图像的马尔可夫链，通过 求其平衡分布而得到显著图 • 算法步骤：
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一、介绍
由[1]的启发，我们提出了三个贡献显著性的学习。首先， 我们结合最好的两个方面：自下而上和自上而下的因素。 通过比较29个显著性模型，我们整合功能，最好的自下而 上的模式已经发现预测与自上而下的因素，如人脸，人， 车，等人的注视，培养几个线性和非线性分类从这些功能 中的录制品。第二，我们更强调内部零件更准确的显著性 检测瞩目的对象（例如，人类上部）。通过大量的实验， 我们证明了我们的相结合的方法，超过以前显著的学习方 法（[1] [48]），以及其他最新的方法， 在3个数据集上， 使用3个评价得分。第三，我们证明了我们的模型能够在 一个场景中检测到最突出的对象，接近主流的显著区域检 测的表现。
其中，d（X，X0）是归一化的像素x从中心像素的X0的距离。
二、学习一个视觉显著性的模型
与手动设计显著性措施相比，我们按照训练分类的一种学 习方式，直接从人眼跟踪数据。其基本思路是的加权组合 的功能，其中权重学会从一个大的库对自然图像的眼球运 动，可以增强显著性检测比未经调整组合特征映射。学习 方法也有容易适用于通过提高要素权重目标对象的可视化 搜索的好处。 在下面，我们提出了一个朴素贝叶斯公式的显著性估计。 让我们是一个二元变量表示的显著位置的图像像素X =（X ，Y）与特征向量f，其中“s等于1”表示这个像素是突出 的（也就是说，它可以吸引人类的眼睛）和零。像素x的 一直是许多心理学，神经科学，计算机 视觉等研究的对象。相应地，一些计算模型已经在机器学 习，计算机视觉和机器人领域引起关注。几个应用程序也 已经被提出，并进一步提出了在这一领域的兴趣，包括：， 自动创建拼贴[5]，视频压缩[6] [9]，非真实渲染[8]，广告 设计[10]。 自下而上的显著性的模型经常被评估，在自由观看任务中， 预测人的注视。今天，许多显著性模型基于各种各样令人 信服的技术，仍然每年都会有人引进新模型。然而，在预 测眼睛注视时，模型和人类间观察员（IO）有很大的差距。 IO模型“对于一个给定的刺激的输出，通过整合眼睛注视 建成地图，而不是观看那个刺激。该模型预计将提供预测 模型的准确度的程度，不同的人可能是对方的最好的预测 者。上面提到的模型和人类之间的差距主要是由于自顶向 下的因素的作用（参照图1）。
二、学习一个视觉显著性的模型
上面的公式是基于假设特点可以出现在所有的空间位置 （即，x和f是相互独立的，则p（f|x）=p（f））。我们进 一步假设，在S的先验概率（即，位置突出与否）都是平 等的。上式右边的第一项测量由于上面的图像的像素的特 征的显著性，而第二项措施显著性的基础上的像素的空间 位置。我们学习使用p（s|f）分类标注数据（倾向的位 置）。我们估计p（s|x）：
三、实验程序 四、 模型比较和结果 五、讨论与小结 六、读者小结
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摘要
自由观赏自然场景时，最好的视觉显著模型尽管有显著的 最新进展，在预测眼睛注视与人类的表现仍然落后。多数 模型是基于低层次的视觉特点，自顶向下的特点的重要性 尚未得到充分探讨或建模。在这里，我们结合了低级别的 功能，如方向，颜色，强度，以前最好的自下而上的模式， 采用自顶向下的视觉认知功能（例如，脸，人类，汽车等） 的显著图，使用回归、 SVM 和 AdaBoost 分类，从这些特 点里学习直接映射这些功能的的眼睛注视。通过广泛的试 验三个基准眼球跟踪数据集，使用三种流行的评价分数， 我们展示了：我们的Boosting模型优于27个最先进的模型， 是迄今为止在注视预测最准确的模型。此外，我们的模型 没有如区域分割这样复杂的图像处理，成功地检测到的最 显著的一个场景中的对象。
一、介绍
一、介绍
它被认为是自由观看的早期阶段（前几百毫秒），主要是 基于图像醒目性的注意，后来，高层次的因素（例如，行 动和事件）指导眼球运动[53][39]。这些高层次的因素可 能不一定转化为自下而上的显著性（例如，根据颜色，强 度或方向），应考虑分开。举例来说，一个人的头部可能 在其余的场景中不会特别突出，但可能会引起人们的注意。 因此，结合高层次概念和低层次的功能扩展现有模型，并 达到人类的表现似乎是不可避免的。
Boosting Bottom-up and Topdown Visual Features for Saliency Estimation
Boosting 自下而上和自上而下的视觉特征的显
著性估计
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主要内容
1 2 摘要 一、简介
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二、学习一个视觉显著性的模型
一、介绍
相关工作 ：显著性模型简介
显著性模型一般可以分为认知（生物）或计算（数学）， 而有些发生在之间。几款根据Itti等人的自底向上的显著性 模型[4]。这种模型是先执行Koch和Ullman的计算架构基 于特征整合理论[15][16]。在这个理论中，图像被分解为 低一级的属性，如跨越几个空间尺度，然后归一化和线性 或非线性相结合，形成一个主显著图的颜色，强度和方向。 这一理论的一个重要组成部分是作为图像区域及其周围环 境的独特性，显著性定义中心环绕的想法。这个模型还提 出一个合适的架构适应视觉搜索理论和对象检测模型（例 如，[18]）。基于去相关的神经反应，Diaz等人[29]提出 了一种有效的模型被称为自适应白化显著性（AWS）的 显著性。Le Meur等[33]，Marat等[36]，Kootstra等[17]提 出的模型是其他以认知的调查结果为导向的模型。 另有，基于概率模型、基于频率模型等，这里不一一介绍。