自适应权重的双模态情感识别
情感分析AI技术中的情感分析模型与情绪识别
情感分析AI技术中的情感分析模型与情绪识别情感分析AI技术是指利用人工智能技术来分析和识别人类的情感状态。
在这个数字时代，人们在社交媒体、在线评论以及其他各种互联网平台上表达情感的机会更加频繁。
情感分析AI技术能够帮助我们更好地了解和理解人们的情感反馈，以提供更好的产品和服务。
在情感分析AI技术中，情感分析模型和情绪识别是两个关键要素。
情感分析模型是指通过对文本、语音或图像等数据进行分析和处理，从中提取并分析出情感信息。
常见的情感分析模型主要包括基于机器学习和深度学习的方法。
机器学习方法通常需要大量的数据样本作为训练集，并通过训练算法来构建模型。
而深度学习方法则利用深度神经网络来进行情感分析，具有更强的自动特征提取能力，能够直接从原始数据中学习并提取有关情感的特征。
情感分析模型的主要任务是对文本进行情感极性分类，即判断出文本中表达的情感是积极的、消极的还是中性的。
在这个过程中，模型需要对文本进行语义理解、情感识别和情感极性分类。
其中，语义理解是指对文本的意义进行理解和分析，情感识别是指识别文本中表达的情感，而情感极性分类则是对情感进行归类。
为了提高情感分析模型的准确性和性能，还需要进行特征选择和模型优化等工作。
除了情感分析模型，情绪识别也是情感分析AI技术中的重要组成部分。
情绪识别是指通过对人的语音、面部表情等非语言信号进行分析和处理，来自动识别和判断人的情绪状态。
目前，情绪识别主要通过音频分析和图像分析来实现。
音频分析主要通过提取语音信号的特征，并将其与已知的情绪模式进行匹配来判断情绪状态。
图像分析则通过对面部表情进行特征提取和分类，来识别人的情绪状态。
情感分析AI技术的应用领域非常广泛。
在社交媒体和在线评论领域，情感分析模型可以帮助企业监控用户对其产品和服务的情感反馈，以改进产品设计和优化用户体验。
在市场调研和舆情分析领域，情感分析模型可以帮助企业了解目标群体的情感态度和需求，以制定更合适的营销策略。
基于XLNet-CBGRU的双模态音乐情感识别
0 引言随着时代与互联网的快速发展，越来越多的音乐创作者能够在网络上尽情地展示自己的作品。
音乐作为一个信息的载体，其中蕴含了丰富的情感信息。
由于音乐的组成特性，创作者能够通过歌词、旋律、声调、海报等形式来传达自己想要表达的情感。
传统的音乐情感识别采用单一的模态对音乐这种复杂的作品进行情感识别，这样往往会带来信息丢失、识别准确度不高等问题，因此多模态音乐情感识别逐渐成为学者们的研究重点。
本文提出一种XLNet-CBGRU音乐歌词情感识别模型，首先通过XLNet模型，充分考虑上下文位置信息，学习到文本的动态特征向量，之后通过双向GRU网络学习文本的深层语义得到音乐歌词的情感特征。
对于音乐音频使用卷积神经网络提取局部特征后再作为输入，输入到双向GRU学习音频的时序信息得到音乐的音频情感特征。
最后利用互注意力机制对歌词和音频特征进行加权融合，最终对音乐的情感类型进行预测。
实验结果证明，本文所使用的方法在预测准确度上有一定的提升。
1 相关研究1.1 音频情感识别随着深度学习的不断发展，目前音乐音频情感识别的研究重心以从传统的机器学习转移到深度学习。
Li等人提出了一种基于DBLSTM-ELM的动态音乐情感识别模型，该模型将LSTM与极限学习机相结合，在DBLSTM训练出结果后再由ELM进行融合[1]。
郑艳等人结合深度学习网络的特性，提出了一种新的模型CGRU，模型由CNN与GRU相结合，对MFCC特征进行提取后再由随机深林进行特征的选取，提高了识别的精度[2]。
Xie等人提出了一种基于帧级音频特征并结合LSTM的情感识别方法，用帧级特征代替传统的统计特征，并根据注意力机制传统的LSTM进行改进，最终在模型性能上获得了提升[3]。
王晶晶等人为了提高模型效率，提出了新的网络模型LSTM-BLS，该模型将深度学习与宽带学习相结合，利用宽带学习快速处理数据能力，将LSTM当作BLS的特征映射节点，提高了情感识别的效率[4]。
基于双向注意力机制的多模态情感分类方法
2021，57（11）⦾模式识别与人工智能⦾在日常生活里，人们所接触的信息通常有以下几种形式：视频、声音、图片、文字等。
在许多场合，从信息的感知到认知的理解过程可能需要综合多种形式的信息才能完成。
多种形式信息所构成的数据，也叫做多模态数据。
使用多模态数据可以从给定学习任务所考虑的每种模态中提取互补信息，与仅使用单个模态相比，可以产生更丰富的表示[1]。
情感分析领域里，目前较为常见的是针对文本数据进行自然语言处理[2-3]，挖掘文字背后蕴藏的感情色彩。
也有部分学者将图像处理技术运用于情感分析[4-5]。
但是，目前综合文本和图像进行多模态情感分析的研究相对比较少。
在有的场合下，仅通过单一模态挖掘数据背后的情感特征往往容易产生歧义，需要借助其他模态信息的辅助才能够更好地表达情绪倾向。
例如，从图1中基于双向注意力机制的多模态情感分类方法黄宏展，蒙祖强广西大学计算机与电子信息学院，南宁530004摘要：社交网络的发展为情感分析研究提供了大量的多模态数据。
结合多模态内容进行情感分类可以利用模态间数据的关联信息，从而避免单一模态对总体情感把握不全面的情况。
使用简单的共享表征学习方法无法充分挖掘模态间的互补特征，因此提出多模态双向注意力融合(Multimodal Bidirectional Attention Hybrid,MBAH)模型，在深度模型提取的图像和文本特征基础上，利用双向注意力机制在一个模态下引入另一个模态信息，将该模态的底层特征与另一模态语义特征通过注意力计算学习模态间的关联信息，然后联结两种模态的高层特征形成跨模态共享表征并输入多层感知器得到分类结果。
此外MBAH 模型应用后期融合技术结合图文单模态自注意力模型搜寻最优决策权值，形成最终决策。
实验结果表明，MBAH 模型情感分类结果相较于其他方法具有明显的提升。
关键词：情感分类；多模态数据；双向注意力机制；后期融合文献标志码：A中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2012-0293Bidirectional Attention Mechanism Based Multimodal Sentiment Classification MethodHUANG Hongzhan,MENG ZuqiangCollege of Computer and Electronics Information,Guangxi University,Nanning 530004,ChinaAbstract ：The development of social network provides large amounts of multimodal data for sentiment analysis.Sentiment classification based on multimodal content can exploit the relative information between various modalities,avoiding the incomplete grasp of the overall emotion.Simple fusion methods cannot fully excavate the complementary characteristics of multiple modalities,therefore a Multimodal Bidirectional Attention Hybrid model （MBAH ）is proposed.Based on the image and text features extracted from the deep models,another modality information is introduced on modality by bidi-rectional attention mechanism and the low-level features of this modality and the semantic features of another modality are calculated to learn the association information between the modalities through attention.Then it assembles the high-level features of the two modalities to form a cross-modal shared representation and inputs into the multilayer perceptron to obtain the classification result.In addition,the MBAH model combines with the image-textunimodal self-attention models search for the optimal decision weights through late fusion to form the final decision.Experimental result shows that the MBAH model outperforms other methods on sentiment classification.Key words ：sentiment classification;multimodal data;bidirectional attention mechanism;late fusion基金项目：国家自然科学基金（61762009）。
基于语音和文本的双模态情感识别综述
基于语音和文本的双模态情感识别综述在人工智能的广阔天地中，双模态情感识别技术如同一位敏锐的心理分析师，通过捕捉细微的语音波动和文字线索，解读人类复杂的情感世界。
这项技术结合了语音和文本两种信息源，旨在更准确地理解和识别人们的情绪状态。
它的重要性不言而喻，因为情感是人类交流的核心，影响着我们的决策、社交互动乃至心理健康。
双模态情感识别技术的工作原理可以比作一部精密的交响乐章。
首先，它通过麦克风等设备捕捉语音信号，这些信号如同乐章中的音符，蕴含着丰富的情感信息。
接着，它利用自然语言处理技术分析文本内容，就如同解读乐章中的旋律和和声。
最后，这两种信息源被巧妙地融合在一起，形成对个体情感状态的全面判断。
与传统的单模态情感识别相比，双模态技术具有显著的优势。
它能够提供更全面的信息，减少误解和误判的可能性。
例如，一个人可能在电话中用平静的语气说出“我很好”，但他的文本消息却透露出疲惫和压力。
双模态技术能够捕捉到这种矛盾，从而更准确地理解他的真实情绪。
然而，双模态情感识别技术也面临着挑战。
其中之一就是如何确保数据的准确性和可靠性。
语音和文本数据可能受到各种因素的影响，如噪音、口音、方言或拼写错误等。
此外，个体差异也是一个不容忽视的因素。
每个人的情感表达方式都是独特的，这使得建立通用的情感识别模型变得更加困难。
展望未来，双模态情感识别技术的发展潜力巨大。
随着深度学习等先进技术的应用，我们可以期待更精确、更智能的情感识别系统出现。
这些系统将能够更好地适应个体差异，甚至能够实时监测和响应用户的情感变化。
这将为心理健康监测、客户服务优化等领域带来革命性的变革。
综上所述，基于语音和文本的双模态情感识别技术是一项令人兴奋的进步，它为我们提供了一种全新的视角来理解和互动人类的情感世界。
尽管面临挑战，但随着技术的不断进步和应用的拓展，我们有理由相信，这一领域将迎来更加辉煌的未来。
自然语言处理中常见的情感识别模型(Ⅰ)
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机与人类语言之间的交互和理解。
在NLP的研究和应用中，情感识别模型是一个非常重要的部分。
情感识别模型可以帮助计算机理解和分析人类语言中的情感色彩，对于舆情监控、社交媒体分析、智能客服等应用具有重要意义。
一、基于情感词典的情感识别模型基于情感词典的情感识别模型是情感分析领域的传统方法之一。
这种方法通过构建情感词典，将文本中的情感词进行情感极性的判断，然后根据情感词的权重来计算整个文本的情感倾向。
这种方法的优点是简单直观，易于实现和解释，但是由于情感词典的质量和覆盖范围会对模型的效果产生较大影响，因此在实际应用中需要不断完善和更新情感词典，以提高情感识别的准确性和鲁棒性。
二、基于机器学习的情感识别模型随着机器学习技术的发展，基于机器学习的情感识别模型逐渐成为主流。
这种方法通过训练大量标注好的文本数据，利用各种机器学习算法（如支持向量机、决策树、神经网络等）来构建情感分类器。
相比于基于情感词典的方法，基于机器学习的模型可以更好地捕捉文本中的语境信息，提高情感识别的准确性和泛化能力。
但是，这种方法需要大量的标注数据和模型训练时间，且对特征工程和模型调参有较高的要求。
三、基于深度学习的情感识别模型近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的情感识别模型也逐渐受到关注。
深度学习模型（如循环神经网络、长短时记忆网络、Transformer等）可以有效地建模文本数据中的长距离依赖关系和语义信息，从而在情感识别任务上取得更好的效果。
与传统的机器学习方法相比，深度学习模型可以自动学习到更加抽象和高级的特征表示，不需要手工设计特征，因此在情感识别任务上具有更大的潜力和优势。
四、多模态情感识别模型除了文本数据外，现实世界中的情感信息还可以来自于图像、音频、视频等多种模态。
因此，在一些应用场景中，研究者开始探索多模态情感识别模型，即利用多种数据源共同进行情感识别。
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术研究
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术研究多模态数据融合与情感识别技术在当今社会中起着越来越重要的作用。
随着互联网和社交媒体的普及，人们在日常生活中产生的数据变得越来越多样化和丰富化。
这些数据包括文本、语音、图像和视频等多种形式的内容。
为了更好地理解人类情感和行为，多模态数据融合与情感识别技术应运而生。
多模态数据融合与情感识别技术主要是通过将不同形式的数据整合在一起，从而获得更全面、准确的情感信息。
深度学习作为一种强大的人工智能算法，为多模态数据融合与情感识别技术提供了有力的支持。
首先，多模态数据融合是将来自不同模态的数据信息进行有效组合，形成更加全面和准确的情感识别结果。
例如，我们可以将文本、语音、图像和视频等数据进行融合，从而更全面地捕捉到人类的情感表达。
基于深度学习的多模态融合方法通常包括两个步骤：特征提取和特征融合。
在特征提取阶段，深度学习模型可以自动学习到数据中潜在的情感特征。
而在特征融合阶段，深度学习模型可以将提取出的特征进行融合，得到更全面的情感识别结果。
其次，情感识别是一项关键的任务，它可以帮助我们更好地理解人类情感和行为。
基于深度学习的情感识别方法通常采用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等模型。
这些模型可以自动学习到数据中的情感信息，并准确地判断出人类的情感状态。
此外，深度学习模型还可以通过迁移学习的方法，将在其他任务上训练得到的知识迁移到情感识别任务中，从而提高情感识别的准确性和稳定性。
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术在许多领域具有广泛的应用前景。
首先，在社交媒体分析中，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助我们更好地理解用户在社交网络上的情感表达。
这对于电商平台和广告公司等进行用户行为分析和用户情感分析至关重要。
其次，在医疗领域，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助医生和医学研究人员更好地理解患者的情感状态，并提供个性化的医疗服务。
此外，在智能交通系统中，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助我们更好地理解驾驶员的情感状态，从而提高交通安全性和驾驶体验。
多模态融合的情感识别研究
多模态融合的情感识别研究
情感是人们在沟通交流的过程中传递的重要信息，情感状态的变化影响着人们的感知和决策。
情感识别是模式识别的重要研究领域，它将情感维度引入人机交互。
情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等，情感识别本质上是一个多模态融合的问题。
提出一种多模态融合的情感识别算法，从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征，基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。
建立面部表情图像的主动外观模型，实现面部特征点的定位和跟踪；根据面部特征点的位移，计算面部动画参数作为表情特征。
对语音信号作时域、和频域分析，提取各帧的短时平均能量、基音频率和共振峰作为语音特征。
利用提取的表情和语音特征，采用Viterbi算法训练各种表情和语音情感的隐马尔可夫模型；利用特征向量关于各隐马尔可夫模型的条件概率，采用反向传播学习算法训练多层感知器。
实验结果表明，融合表情和语音的情感识别算法在识别样本中的高兴、悲伤、愤怒、厌恶等情感状态时具有较高的准确率。
提出的多模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息，相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升，相比于表情模态的识别结果也有一定改进，是一种可以采用的情感识别算法。
融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析
融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析引言情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向，旨在从文本中识别和理解情感色彩。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于神经网络的情感分析方法也受到了广泛关注。
自注意力机制和双向长短时记忆网络（BLSTM）在情感分析中得到了广泛的应用，并取得了显著的效果。
本文将介绍一种融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析模型，并对其进行详细说明和分析。
一、自注意力机制自注意力机制是一种重要的注意力机制，其主要思想是利用输入的信息来自适应地计算每个位置的权重，从而实现对输入序列的建模。
在情感分析中，自注意力机制可以帮助模型更好地捕捉文本中不同部分之间的关系，从而提高情感分析的效果。
具体而言，自注意力机制可以根据输入的文本自适应地学习每个词的重要程度，从而更好地表达文本中的情感色彩。
二、双向长短时记忆网络（BLSTM）长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，其能够有效地处理文本序列的长期依赖关系，并在情感分析中取得了良好的效果。
双向长短时记忆网络（BLSTM）是LSTM 的一种扩展形式，其可以同时捕捉输入序列的正向和反向信息，从而更好地理解文本中的语义和情感信息。
三、融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析模型在本文中，我们提出了一种融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析模型。
具体来说，我们首先利用自注意力机制来对输入文本进行特征提取，从而学习文本中不同部分之间的关系。
然后，我们将提取的特征送入BLSTM网络中，以捕捉文本序列的长期依赖关系。
在此基础上，我们引入情感符号作为辅助信息，以提高模型对情感色彩的感知能力。
我们利用全连接层对BLSTM网络输出的特征进行情感分类，从而实现情感分析的目的。
四、实验设计为了验证提出的融合情感符号的自注意力BLSTM情感分析模型的有效性，我们进行了一系列的实验。
具体来说，我们选择了多个常用的情感分类数据集，并将其分为训练集、验证集和测试集。
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ISSN 100020054CN 1122223 N 清华大学学报(自然科学版)J T singhua U niv (Sci &Tech ),2008年第48卷第S 1期2008,V o l .48,N o .S 119 277152719自适应权重的双模态情感识别黄力行, 辛 乐, 赵礼悦, 陶建华(中国科学院自动化所,模式识别国家重点实验室,北京100080)收稿日期:2007209210基金项目:国家自然科学基金资助项目(60575032);国家“八六三”高技术项目(2006AA 01Z 138)作者简介:黄力行(1984—),男(汉),江西,硕士研究生。
通讯联系人:陶建华,副研究员,E 2m ail :jh tao @nlp r .ia .ac .cn摘 要:情感识别是人机交互领域的重要问题之一。
语音和脸部肌肉动作信息是用于情感识别的2个最重要的模态。
该文认为,在双模态情感识别中,给不同的特征赋予不同的权值有利于充分利用双模态信息,提出了一种基于Boo sting 算法的双模态信息融合方法,它能够自适应地调整语音和人脸动作特征参数的权重,从而达到更好的识别效果。
实验表明,该方法能够更好地区分易混淆的情感状态,情感识别率达84%以上。
关键词:双模态情感识别;Boo sting 算法;自适应权重中图分类号:T P 3 文献标识码:A 文章编号:100020054(2008)S 120715205B i m oda l em otion recogn ition ba sed on adaptive we ightsHUANG L ixing ,XI N Le ,ZHAO L iyue ,TAO J ia nhua(Na tiona l Labora tory of Pa ttern Recogn ition ,I n stitute of Auto mation ,Ch i nese Acade m y of Sc iences ,Be ij i ng 100080,Ch i na )Abstract :Emo ti on recogn iti on is one of the mo st i m po rtant issues in hum an 2computer in teracti on s (HC I ).T h is paper describes a bi m odal emo ti on recogniti on app roach using a boo sting 2based fram ewo rk to au tom atically deter m ine the adap tive w eigh ts fo r audi o and visual featu res .T he system dynam ically balances the i m po rtance of the audi o and visual features at the feature level to ob tain better perfo rm ance .T he track ing accu racy of the facial featu re po ints is based on the traditi onal KL T algo rithm in tegrated w ith the po int distribu ti on model (PDM )to gu ide analysis of the defo r m ati on of facial features .Experi m ents show the validity and effectiveness of the m ethod,w ith a recogniti on rate over 84%.Key words :b i m odal emo ti on recogniti on;boo sting;adap tive w eigh ts 近年来,情感识别的研究工作[1-9]在人机交互领域中已经成为一个热点。
过去很多的工作都是集中在如何通过单模态的信息[5,10-13],如语音或者人脸表情,得到当前对象的情感状态。
仅仅通过单模态信息来识别情感有很多的局限性,因为人类是通过多模态的方式表达情感信息的。
最近,基于多模态,尤其是基于语音和人脸表情双模态的情感识别技术得到了很大的发展。
目前,融合多模态信息的方法主要有2种:决策层的融合和特征层的融合。
决策层的融合技术是先把各个模态的信息提取出来,输入相应的分类器得到单模态识别结果,然后用规则的方法将单模态的结果综合起来,得到最终的识别结果;特征层的融合方法则是将各个模态的信息提取出来,将这些信息组成一个统一的特征向量,然后再输入到分类器中,得到最终的识别结果。
这2种方法各有优缺点。
决策层的融合技术考虑了不同模态对于情感识别重要性的不同,如文[6]认为,在识别不同情感的时候,语音和人脸表情的重要性不同,因此他们通过主观感知实验给语音和人脸表情信息赋予不同的权重。
但是这种通过主观感知实验得到的权重能否应用到其他的情况下是值得怀疑的。
特征层的融合技术更接近人类识别情感的过程,能更好地利用统计机器学习的技术。
文[7]将语音和人脸表情的信息综合成一个特征向量,并使用支持向量机进行分类,得到最终的识别结果。
但是这种方法没有考虑到识别不同情感时,不同模态重要性的不同,因此这种方法不能最大程度地发挥双模态融合的优势。
为了能将决策层和特征层融合的优点结合起来,本文提出了一种基于boo sting 的双模态融合方法。
语音和人脸表情信息首先被融合到一个统一的特征向量中,然后再使用以分类回归树(classificati on and regressi on trees ,CA R T )为弱分类器的强分类器,得到最终识别结果。
在训练弱分类器的过程中,通过给每一个训练样本赋予不同的权重,自动调整不同特征在双模态融合过程中的重要性。
实验表明,和以前的方法[6-7]相比,这种方法能够较好地区分易混淆的情感状态,得到更高的识别率。
1 双模态情感识别框架1.1 系统框架系统由3部分构成,如图1所示,分别是声学参数提取模块,人脸特征点参数提取模块和双模态特征向量分类模块。
该分类模块将双模态特征向量分为中性、高兴、悲伤、愤怒、害怕和惊讶6种情感,它由一系列的分类回归树模型组成,能够在训练的过程中调整各个参数的重要性,从而获得更好的识别结果。
图1 双模态情感识别框架1.2 语音参数提取自动语音切分、基频提取、短时能量计算等语音信号处理算法已经成熟。
通过对语音信号的预处理和特征提取,能够得到各种声学参数。
前人的研究表明:在众多的语音参数中,时长、基频的范围、基频的最大值最小值、基频的均值、能量的均值等都是用于情感识别的较为有效的特征。
为了强调重音的作用,文[14]又引入了基频最大值和最小值的位置、时长最大值和最小值的位置,详细分析了不同语音参数在情感识别中的重要性。
结果显示,基频的均值、基频的最大值、基频的范围、能量的均值、时长的均值和基频最小值的位置是最为重要的语音参数。
因此,本文在声学参数提取部分也使用了这些参数。
1.3 人脸参数提取人脸参数提取基于人脸特征点的跟踪。
考虑到跟踪算法的鲁棒性,这里选取的特征点都是在像素值上具有较明显梯度的点,如图2所示。
图2 人脸特征点及其几何参数根据特征点跟踪结果,本文采用了如下特征作为人脸表情参数:<1=12(Η+Χ),<2=12(Α+Β),d 1=12( p 3p 9 + p 4p 13 ),d 2= p 17p 19 .(1) 所选特征基本都位于上半脸,这是因为嘴部附近的运动很大程度上受到说话内容的影响。
2 基于Boosti ng 的识别算法通过语音参数提取和人脸参数提取模块,得到了双模态情感识别的训练数据。
假设数据集S ={(x i ,y i )}0i =1,其中:0是训练数据集的大小,x i 是双模态特征向量,y i 是情感类别。
这里考虑的情感类别数为6,分别是中性、高兴、悲伤、害怕、惊讶和生气,即y i ∈Y ={0,1,2,3,4,5}。
基于boo sting 的算法是在训练数据集上利用迭代的方法不断地产生弱分类器,然后将这些弱分类器线形的组合在一起,形成强分类器。
本文中使用的弱分类器是CA R T 模型。
图3是强分类器的构617清华大学学报(自然科学版)2008,48(S 1)成,T 是迭代的次数。
对于每一个样本x i ,它的预测的类别是k ^=arg m ax k{h t (x i ,k )},其中k ∈Y ,h t (x i ,k )表示第t 个CA R T 模型将样本x i 预测为类别k 的概率。
对于训练集中的每一个样本(x i ,y i ),可以得到2组概率h t (x i ,l 0)和h t (x i ,l 1),其中l 0≠y i ,l 1=y i 。
Boo sting 算法:1)给定M 个训练数据,分别是(x 1,y 1),(x 2,y 2),…,(x M ,y M ),其中y i ∈Y 。
2)初始化每个样本的权值D 1(i ,l 0,l 1)=1 (M y i Y -y i ),l 0≠y i 和l 1=y i ,0,其他.(2)其中: y i 是样本属于的类别的数目, Y -y i 是剩下的类别的数目。
对于本问题而言, y i =1, Y -y i =5,即每个样本有5个非零的权值。
3)迭代t =1,2,3,…,T 。
a )利用当前样本权值的分布训练弱分类器h t ;b )计算当前弱分类器的权重Αt ∈R ;c )更新样本的权重D i +1(i ,l 0,l 1)=D i (i ,l 0,l 1)exp {Αt [h t (x i ,l 0)-h t (x i ,l 1)] 2}Z t,(3)Z t 是归一化参数。
4)输出最后的强分类器f (x ,k )=∑Tt =1Αt h t(x ,k ). 从式(3)可以看出,对于那些在当前轮被错分的样本,即h t (x i ,l 0)<h t (x i ,l 1),它们的权重会增加,这就会使得下一轮训练的弱分类器更加关注当前被错分的样本。
弱分类器通过重采样的方式关注被错分的样本。
假设当前轮的权重分布是D t (k ,l 0,l 1),那么样本i 的权重是∑l 0,l 1D t (i ,l 0,l 1),该样本在下一轮中出现的次数为x i t +1=∑l 0,l 1Dt(i ,l 0,l 1)m inj ={1,2,…,M }∑l 0,l 1Dt(i ,l 0,l 1).(4)也就是说,那些权重增加的样本会复制自己,使之在下一轮的训练集中所占的比例增加。