Aprendizaje de funciones de distancia para problemas de predicción con salidas múltiples mediante el descenso del gradiente estocástico

• Hector Raul Gonzalez Diez

• Spanish / Español

• distance-based learning
• multi-output regression
• nearest-neighbor regression
• stochastic gradient descent

Se propone un método eficiente y robusto para problemas de regresión con salidas múltiples usando distancias y vecinos más próximos. Para ello se aprende una función de distancia en el espacio de entrada reformulándolo como un problema de optimización con margen máximo. En concreto, se aplica el método de descenso por gradiente estocástico al problema primal y se proponen diversas heurísticas para preservar una cierta relación de orden entre los valores de entrada y los de salida en entornos loc...