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COFFIN公司

swMATH ID: 4881
软件作者: 索伦·松嫩堡
描述: COFFIN:线性SVM的计算框架在各种应用程序中,支持向量机(SVM)等内核机器都得到了极大的成功使用,通常可以提供最先进的结果。使用内核技巧,它们可以处理多个域,甚至可以通过连接特征空间或多个内核学习实现异构数据融合。不幸的是,它们不适合真正的大规模应用,因为它们受到支持向量的诅咒,例如,应用SVM的速度随支持向量的数量线性衰减。在本文中,我们开发了COFFIN—一种新的线性SVM训练策略,它有效地允许在原始数据中使用按需计算的内核特征空间和虚拟示例。通过线性训练和预测,该框架利用SVM应用程序解决真正大规模的问题:例如,我们训练SVM进行人类剪接位点识别,涉及5000万个示例和复杂的字符串内核。此外,我们在低技术硬件上学习了基于SVM的500万例性别检测器,并在这两项任务中实现了超一流的准确性。
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引用于: 8文件
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