Um algoritmo de otimização online para a solução do problema SVM baseado na topologia de uma rede Perceptron dual

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Neto, Raul Fonseca Defilippo, Samuel Belini
Copyright Year	2016
Abstract	Este trabalho consiste no desenvolvimento e implementação de um algoritmo para a solução do problema relacionado ao treinamento de um classificador denominado máquina de vetores suportes (SVM). Trata-se da solução de um problema dual de otimização quadrática colocado sob a forma de Wolfe. O método apresentado tem como embasamento teórico o desenvolvimento de uma rede Perceptron dual cuja topologia está relacionada a uma representação dependente dos dados que computa uma função de saída responsável pela maximização da margem de separação dos dados em um problema de classificação binária. O algoritmo, denominado KPDS, Kernel Perceptron Dual SVM, utiliza uma forma mais estável, porém, com uma menor taxa de convergência, de correção dos multiplicadores, com base no gradiente da função lagrangeana.
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File Format	PDF HTM / HTML
DOI	10.21528/CBRN2005-045
Alternate Webpage(s)	http://abricom.org.br/wp-content/uploads/2016/08/CBRN2005_045.pdf
Alternate Webpage(s)	https://doi.org/10.21528/CBRN2005-045
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article