کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
408865 | 679047 | 2008 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Signal theory for SVM kernel design with applications to parameter estimation and sequence kernels
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Fourier-based regularisation is considered for the support vector machine (SVM) classification problem over absolutely integrable loss functions. By considering the problem in a signal theory setting, we show that a principled and finite kernel hyperparameter search space can be discerned a priori by using the sinc kernel. The training and validation phase required to optimise the SVM can thus be limited to this hyperparameter search space. The method is adapted to a recently proposed max sequence kernel such that positive semi-definiteness, and so convergence, is guaranteed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 1–3, December 2008, Pages 15–22
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 1–3, December 2008, Pages 15–22
نویسندگان
J.D.B. Nelson, R.I. Damper, S.R. Gunn, B. Guo,