รายงานฉบับสมบูรณ์ พ.ศ. 2564
การพัฒนาและออกแบบซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (SVM) ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจำแนกประเภทข้อมูลขนาดใหญ่ ชื่อผู้แต่งข้างต้นเป็นข้อความจากระเบียนผลงาน ไม่ได้ผูกกับรหัสนักวิจัย จึงกดดูผลงานอื่นของบุคคลนี้ไม่ได้ — ในคลังนี้ 142,080 ผลงาน (63.6% ของทั้งหมด) มีชื่อผู้แต่งที่เชื่อมกับหน้าผู้แต่งได้ และ 60,298 ผลงาน (27.0%) มีผู้แต่งที่ผูกกับรหัสนักวิจัยจริง ส่วนอีก 81,382 ผลงานไม่มีข้อมูลผู้แต่งเลย (มีชื่อผู้แต่งเป็นข้อความอยู่ 142,009 ผลงาน = 63.5%)
บทคัดย่อ ในบทความนี้ เราขอเสนออัลกอริธึม stochastic gradient descent ที่เรียกว่าเครื่องเวกเตอร์พินบอลสนับสนุนทั่วไปตามวิธีการแบบ stochastic gradient descent (SG-GPSVM) เพื่อแก้ปัญหาการจำแนกข้อมูล แนวทางนี้ได้รับการพัฒนาโดยการแทนที่ฟังก์ชันการสูญเสีย hinge loss ในเครื่องสนับสนุนเวกเตอร์แบบธรรมดา (SVM) ด้วยฟังก์ชันการสูญเสียพินบอลทั่วไป เราได้แสดงให้เห็นว่า SG-GPSVM เป็นคอนเวอร์เจนซ์ และใกล้เคียงกับเวกเตอร์เครื่องสนับสนุนพินบอลทั่วไป (GPSVM) นอกจากนี้ เราใช้วิธีเคอร์เนลสมมาตรเพื่อประเมินประสิทธิภาพของ SG-GPSVM เป็นตัวแยกประเภทแบบไม่เชิงเส้น อัลกอริธึมที่เราแนะนำนั้นเหนือกว่าวิธีการที่มีอยู่ในแง่ของความไวต่อการรบกวนของ noise ความเสถียรในการสุ่มตัวอย่างซ้ำ และ ความแม่นยำสำหรับสถานการณ์ข้อมูลขนาดใหญ่ ตามผลการทดลอง
คำสำคัญ Efficient Support Vector Machines (SVM) Large-Scale Data Classification Pin Ball loss function การจำแนกประเภทข้อมูลขนาดใหญ่ ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (SVM) ฟังก์ชันค่าคาดเคลื่อนแบบพินบอล
งานวิจัยในหัวข้อใกล้เคียง SVM parameter optimization using grid search and genetic algorithm to improve classification performance
An Efficient Model for Data Classification Based on SVM Grid Parameter Optimization and PSO Feature Weight Selection
การคัดเลือกตัวแบบในการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณโดยใช้วิธีดับเบิลเจเนติกอัลกอริทึม วฐา มินเสน
Test generation algorithm based on SVM with compressing sample space methods
Novel AZSPWM algorithms based VCIMD for reduced CMV variations
Five-Class SSVEP Response Detection using Common-Spatial Pattern (CSP)-SVM Approach
Optimal location of SVC using particle swarm optimization and voltage stability indexes
การประมาณค่าพารามิเตอร์ของการแจกแจงพาเรโตนัยทั่วไปโดยใช้การลงจุดตำแหน่ง Manad Khamkong
A hybrid least squares support vector machine with bat and cuckoo search algorithms for time series forecasting
Automatic differentiation based for particle swarm optimization steepest descent direction