دانلود رایگان مقاله انگلیسی ماشین های بردار پشتیبانی دوگانه غیرمنتظره تصادفی برای مشکلات بزرگ مقیاس - الزویر 2018

عنوان فارسی
ماشین های بردار پشتیبانی دوگانه غیرمنتظره تصادفی برای مشکلات بزرگ مقیاس
عنوان انگلیسی
Insensitive stochastic gradient twin support vector machines for large scale problems
صفحات مقاله فارسی
0
صفحات مقاله انگلیسی
34
سال انتشار
2018
رفرنس
دارد
فرمت مقاله انگلیسی
PDF
نشریه
الزویر - Elsevier
نوع مقاله
ISI
نوع نگارش
مقالات پژوهشی (تحقیقاتی)
پایگاه
اسکوپوس
کد محصول
E10197
doi یا شناسه دیجیتال
https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.06.007
دانشگاه
School of Mathematical Sciences - Inner Mongolia University - P.R.China
رشته های مرتبط با این مقاله
مهندسی کامپیوتر
کلمات کلیدی
طبقه بندی، ماشین بردار پشتیبانی، ماشین بردار حامی دوتایی، کاهش شیب تصادفی، مشکل مقیاس بزرگ
گرایش های مرتبط با این مقاله
هوش مصنوعی
مجله
علوم اطلاعاتی - Information Sciences
۰.۰ (بدون امتیاز)
امتیاز دهید
چکیده

Abstract

 

Within the large scale classification problem, the stochastic gradient descent method called PEGASOS has been successfully applied to support vector machines (SVMs). In this paper, we propose a stochastic gradient twin support vector machine (SGTSVM) based on the twin support vector machine (TWSVM). Compared to PEGASOS, our method is insensitive to stochastic sampling. Furthermore, we prove the convergence of SGTSVM and the approximation between TWSVM and SGTSVM under uniform sampling, whereas PEGASOS is almost surely convergent and only has an opportunity to obtain an approximation to SVM. In addition, we extend SGTSVM to nonlinear classification problems via a kernel trick. Experiments on artificial and publicly available datasets show that our method has stable performance and can handle large scale problems easily.

نتیجه گیری

بدون دیدگاه