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基于共识的分布式支持向量机。 (英语) Zbl 1242.68222号

摘要:本文开发了用于训练支持向量机的算法,当训练数据分布在不同的节点上时,由于通信复杂性、可扩展性或隐私等原因,支持向量机与集中式处理单元的通信被禁止。为了实现这一目标,将集中式线性SVM问题转换为一组分散的凸优化子问题(每个节点一个),对所需的分类器参数具有一致约束。利用乘法器的交替方向方法,在节点之间不交换训练数据的情况下获得了完全分布式的训练算法。与现有的增量方法不同,与节点间通信相关的开销是固定的,并且完全取决于网络拓扑,而不是每个节点可用训练集的大小。此外,还开发了以分布式方式训练非线性SVM的重要泛化,以及能够在线处理的序列变量。仿真测试表明了新算法的性能。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
64岁以下 分布式系统
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
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