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简单MKL

swMATH ID: 12290
软件作者: 阿兰·阿科托马蒙杰;巴赫,弗朗西斯·R。;圣埃芬省卡努;伊夫·格兰德瓦莱特
描述: SimpleMKL。多核学习(MKL)旨在在监督学习环境中同时学习一个核和相关预测器。对于支持向量机,最近提出了一种基于半无限线性规划的高效通用多核学习算法。这种方法通过迭代使用现有的支持向量机代码,使MKL能够处理大规模问题,从而开辟了新的视角。然而,事实证明,这种迭代算法需要多次迭代才能收敛到合理的解。在本文中,我们通过一个加权2范数正则化公式来解决MKL问题,该公式对鼓励稀疏核组合的权重有额外的约束。除了学习组合外,我们还解决了一个标准的SVM优化问题,其中核被定义为多个核的线性组合。我们提出了一个算法SimpleMKL来解决这个MKL问题,并通过证明这两种方法是等价的,对基于混合形式正则化的MKL算法提供了新的见解。我们展示了SimpleMKL如何在二元分类之外应用于回归、聚类(一类分类)或多类分类等问题。实验结果表明,该算法收敛速度快,其效率优于其他MKL算法。最后,我们说明了MKL对于一些基于小波核的回归器和一些与多类分类问题相关的模型选择问题的有用性。
主页: http://asi.insa-rouen.fr/enseignants/~arakoto/code/mklindex.html
依赖项: Matlab公司
关键词: 多核学习支持向量机支持向量回归多类SVM梯度下降
相关软件: SHOGUN公司伦敦银行支持向量机UCI-毫升辣味MKLSIFT公司莫塞克简易MKLLIBLINEAR银行PRMLT公司ElemStatLearn(电子状态学习)脱咖啡因咖啡加州理工大学-256PDCO公司阿达·布斯特。MH公司SIRENE公司TRANSFAC公司阿拉伯国家石油公司MNIST公司支持向量机塞杜米
引用于: 66文件
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190位作者引用

弗朗西斯·巴赫。
史蒂芬·C·H·海。
寇、刚
阿兰·阿科托马蒙杰
铃木、太极
唐、晶晶
田英杰
2 Mark A.Girolma。
2 伊夫·格兰德瓦莱特
2 普拉蒂克·贾万普里亚
2 鲁道夫·杰纳顿
2 金、荣
2 小林,Takumi
2 刘,大连
2 尼玛·雷哈尼
2 良田富冈
2 Ivor Wai-Hung曾
2 杨天宝
2 赵金伟
1 阿夫坎普尔,阿拉什
1 阿尔帕伊德恩,埃塞姆
1 Alsaadi,Fawaz E。
1 Jean-Yves奥迪伯特
1 阿齐兹内贾德,沙扬
1 白俊清
1 卡纳德·基肖尔·比斯瓦斯
1 C.R.V.布莱恩。
1 迈克尔·保龄球
1 吕克·布伦
1 蔡东风
1 斯蒂芬·卡努
1 巴巴拉·卡普托
1 加文·C·考利。
1 Chaovalitwingse,Wanpracha艺术
1 陈强
1 陈天一
1 陈晓东
1 陈秀
1 陈振宇
1 程伟
1 赵英明(Cho,Youngmin)
1 安德烈亚斯·克里斯特曼
1 福莱钟
1 绳索,马蒂厄
1 d‘Alché-Buc,佛罗伦萨
1 亚历山大·阿斯普雷蒙特
1 弗吉尼亚·R·德萨。
1 Dhillon,Paramveer S。
1 汤姆·迪特
1 哈利法·杰马尔
1 董龙雷
1 董、姚
1 杜亚军
1 弗洛里安·邓佩特
1 范志平
1 冯伯勤
1 莫里齐奥·菲利波内
1 院长P·福斯特。
1 帕特里克·W·加拉赫。
1 高传厚
1 高俊斌
1 高,杨
1 盖泽尔、贝诺?特
1 葛汉成
1 卡马莱丁·吉亚西·西拉齐
1 乔治·吉安娜基斯(Georgios B.Giannakis)。
1 雅塞克·冈齐奥
1 穆罕默德·埃敏·哥宁
1 巴勃罗·冈萨雷斯-布雷维斯
1 格雷尼尔(Grenier)、皮埃尔·安托尼(Pierre-Anthony)
1 韩,安迪
1 韩彪
1 何一伟
1 Hei,Xinhong先生
1 Hino、Hideitsu
1 黄德贤
1 黄增熙
1 简、凌
1 江,何
1 杰、罗
1 Rostom Kachouri公司
1 尼古拉·卡萨波夫。
1 约瑟夫·基特勒
1 巴望库马尔
1 赖建煌
1 兰、梁
1 Joshua M.刘易斯。
1 李德伟
1 李维斌
1 李秀秀
1 李志辉
1 梁锡军
1 刘波
1 刘长东
1 刘欢
1 刘军
1 刘来旺
1 刘强
1 刘淑玉
1 刘伟伟
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