KernelExpansionCatalog.ApproximatedKernelMap メソッド

定義

名前空間:

Microsoft.ML

アセンブリ:

Microsoft.ML.Transforms.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v2.0.0

ApproximatedKernelMappingEstimator内部積がシフト不変カーネル関数に近似する低次元特徴空間に入力ベクトルをマップする作成。

public static Microsoft.ML.Transforms.ApproximatedKernelMappingEstimator ApproximatedKernelMap (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, int rank = 1000, bool useCosAndSinBases = false, Microsoft.ML.Transforms.KernelBase generator = default, int? seed = default);

static member ApproximatedKernelMap : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * string * int * bool * Microsoft.ML.Transforms.KernelBase * Nullable<int> -> Microsoft.ML.Transforms.ApproximatedKernelMappingEstimator

<Extension()>
Public Function ApproximatedKernelMap (catalog As TransformsCatalog, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional rank As Integer = 1000, Optional useCosAndSinBases As Boolean = false, Optional generator As KernelBase = Nothing, Optional seed As Nullable(Of Integer) = Nothing) As ApproximatedKernelMappingEstimator

パラメーター

catalog

TransformsCatalog

変換のカタログ。

outputColumnName

String

の変換によって生成される列の inputColumnName名前。 この列のデータ型は、既知のサイズの Singleベクトルになります。

inputColumnName

String

変換する列の名前。 に null設定すると、その値が outputColumnName ソースとして使用されます。 この推定機能は、データ型の既知のサイズの Single ベクターに対して動作します。

rank

Int32

入力をマップするフィーチャ空間のディメンション。

useCosAndSinBases

Boolean

場合 trueは、cos 関数と sin basis 関数の両方を使用して、ランダムなフーリエ周波数ごとに 2 つの特徴を作成します。 それ以外の場合は、cos 塩基のみが使用されます。 に true設定すると、出力フィーチャ空間の寸法は 2*rank になります。

generator

KernelBase

使用するカーネルを示す引数。 使用可能な 2 つの実装は GaussianKernel 次のとおりです LaplacianKernel。

seed

Nullable<Int32>

新しい特徴を生成するための乱数ジェネレーターのシード (指定されていない場合は、グローバルランダムが使用されます)。

戻り値

ApproximatedKernelMappingEstimator

例

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.Transforms;

namespace Samples.Dynamic
{
    public static class ApproximatedKernelMap
    {
        // Transform feature vector to another non-linear space. See
        // https://people.eecs.berkeley.edu/~brecht/papers/07.rah.rec.nips.pdf.
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();
            var samples = new List<DataPoint>()
            {
                new DataPoint(){ Features = new float[7] { 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1} },
                new DataPoint(){ Features = new float[7] { 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1} },
                new DataPoint(){ Features = new float[7] {-1, 1, 0,-1,-1, 0,-1} },
                new DataPoint(){ Features = new float[7] { 0,-1, 0, 1, 0,-1,-1} }
            };
            // Convert training data to IDataView, the general data type used in
            // ML.NET.
            var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
            // ApproximatedKernel map takes data and maps it's to a random
            // low -dimensional space.
            var approximation = mlContext.Transforms.ApproximatedKernelMap(
                "Features", rank: 4, generator: new GaussianKernel(gamma: 0.7f),
                seed: 1);

            // Now we can transform the data and look at the output to confirm the
            // behavior of the estimator. This operation doesn't actually evaluate
            // data until we read the data below.
            var tansformer = approximation.Fit(data);
            var transformedData = tansformer.Transform(data);

            var column = transformedData.GetColumn<float[]>("Features").ToArray();
            foreach (var row in column)
                Console.WriteLine(string.Join(", ", row.Select(x => x.ToString(
                    "f4"))));

            // Expected output:
            // -0.0119, 0.5867, 0.4942,  0.7041
            //  0.4720, 0.5639, 0.4346,  0.2671
            // -0.2243, 0.7071, 0.7053, -0.1681
            //  0.0846, 0.5836, 0.6575,  0.0581
        }

        private class DataPoint
        {
            [VectorType(7)]
            public float[] Features { get; set; }
        }

    }
}