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Rapport

An analytical solution to support vector training: the recursive projection algorithm

Résumé : Nous proposons un algorithme qui apporte une solution analytique au problème du calcul de support vector machines (svm) dans le cas de l'utilisation de la norme 2 pour traiter les exemples mal classés. Nous considérons une interprétation géométrique du problème. Le svm est défini comme le point d'un polyèdre convexe qui est le plus proche d'une droite particulière de l'espace. Notre algorithme exécute des tests itératifs des facettes du polyèdre. Chaque test calcule le point du sous-espace définissant la facette qui est la plus proche de la droite. Nous montrons que le svm est un tel point satisfaisant des conditions particulières.La non satisfaction de ces conditions donne des indications sur la prochaine facette à tester. Nous prouvons la convergence de l'algorithme et de son utilisation dans une variante de la stratégie chunking, en général.Notre étude empirique préliminaire des méthodes suggère que le nombre de facettes nécessaires pour trouver le svm est linéaire avec le nombre de support vectors.Par conséquent, la méthode est particulièrement intéressante quand le nombre de support vectors est faible.
Type de document :
Rapport
Liste complète des métadonnées

https://hal.inrae.fr/hal-02581354
Déposant : Migration Irstea Publications <>
Soumis le : jeudi 14 mai 2020 - 21:04:49
Dernière modification le : jeudi 8 octobre 2020 - 17:06:02

Identifiants

  • HAL Id : hal-02581354, version 1
  • IRSTEA : PUB00011519

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Citation

Guillaume Deffuant. An analytical solution to support vector training: the recursive projection algorithm. irstea. 2003, pp.18. ⟨hal-02581354⟩

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