کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6863304 | 677629 | 2015 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Deep learning of support vector machines with class probability output networks
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری عمیق از ماشین های بردار پشتیبانی با شبکه های خروجی احتمال کلاس
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
یادگیری عمیق، ماشین بردار پشتیبانی، شبکه خروجی احتمالی کلاس، اندازه گیری عدم اطمینان،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Deep learning methods endeavor to learn features automatically at multiple levels and allow systems to learn complex functions mapping from the input space to the output space for the given data. The ability to learn powerful features automatically is increasingly important as the volume of data and range of applications of machine learning methods continues to grow. This paper proposes a new deep architecture that uses support vector machines (SVMs) with class probability output networks (CPONs) to provide better generalization power for pattern classification problems. As a result, deep features are extracted without additional feature engineering steps, using multiple layers of the SVM classifiers with CPONs. The proposed structure closely approaches the ideal Bayes classifier as the number of layers increases. Using a simulation of classification problems, the effectiveness of the proposed method is demonstrated.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 64, April 2015, Pages 19-28
Journal: Neural Networks - Volume 64, April 2015, Pages 19-28
نویسندگان
Sangwook Kim, Zhibin Yu, Rhee Man Kil, Minho Lee,