A non-linear semi-supervised learning framework for distance metric learning - Ratthachat Chatpatanasiri (Chulalongkorn University, 2009)
วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ประกอบไปด้วยงานหลักสองส่วน ในส่วนแรกเป็นงานวิจัยที่พัฒนากรอบงานสำหรับเคอร์เนลไลซ์ระบบการเรียนรู้ระยะทางแบบมาฮาลาโนบิส โดยกรอบงานไม่เชิงเส้นที่พัฒนาขึ้นที่มีชื่อว่า "เคพีซีเอ ทริก" นี้มีข้อได้เปรียบมากกว่ากรอบงานที่ถูกพัฒนาขึ้นมาก่อนหน้า ในหลายๆ ด้านด้วยกัน เช่น ผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องสร้างสมการคณิตศาสตร์ขึ้นมาใหม่ ผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมใหม่ กรอบงานสามารถช่วยเพิ่มความเร็วให้กับอัลกอริทึม และกรอบงานนี้ไม่สร้างปัญหาจำพวกซิงกูลาร์ลิตี้เหมือนกรอบงานประเภทเก่า เป็นต้น ในงานนี้ผู้เขียนได้พิสูจน์ทฤษฎีบทรีพรีเซ็นเตอร์อย่างรัดกุม เพื่อแสดงความถูกต้องของกรอบงานที่สร้างขึ้นแม้ในมิติ ที่เป็นอนันต์แบบนับได้ นอกจากนี้ในกรอบงานยังได้แสดงวิธีการเลือกเคอร์เนลที่เหมาะสมอย่างมีประสิทธิภาพอีกด้วย ในงานส่วนที่สองเป็นส่วนของการพัฒนากรอบงานการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน เพื่อการลดขนาดมิติของข้อมูลที่อยู่ในมานิโฟลด์กรอบงานที่พัฒนาขึ้น ได้ครอบคลุมกรอบงานที่ใช้เทคนิกสเปร็คตรัล ก่อนหน้าทั้งแบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้สอน อัลกอริทึมที่ถูกสร้างบนกรอบงานที่นำเสนอในที่นี้สามารถใช้ตัวอย่างได้ทั้งแบบมีป้ายชื่อและแบบไม่มีป้ายชื่อ และสามารถใช้งานได้แม้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน เช่น ชุดข้อมูลเรียงตัวกันอยู่หลายคลัสเตอร์และคลัสเตอร์นั้นอยู่บนมานิโฟลด์แบบไม่เชิงเส้น กรอบงานที่พัฒนาขึ้นนี้นอกจากจะมีขยายขอบเขตความสามารถของกรอบงานที่ถูกพัฒนาก่อนหน้า แล้วยังได้ให้มุมมองที่เข้าใจง่ายเพื่ออธิบายความสัมพันธ์ของกรอบงานต่างๆ ที่ถูกพัฒนาขึ้นมาก่อนหน้าได้เป็นอย่างดี