Conference Papers Year : 2008

Apprentissage rapide de SVM dans le primal

Abstract

Nous proposons un nouvel algorithme d’apprentissage pour des machines de type SVM. Cet algorithme mélange les idées d’optimisation par descente du sous-gradient, des résultats sur l’optimisation de fonctions non partout différentiables, et la méthode des plans sécants. L’algorithme produit est rapide et se compare bien aux algorithmes les plus récents et les plus rapides. Nous montrons que la convergence à une précision requiert de l’ordre de O(1/λ ) itérations et proposons une variante encore plus efficace de notre algorithme exploitant une technique de shrinking exact dans le primal.

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Dates and versions

hal-01299232 , version 1 (07-04-2016)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01299232 , version 1

Cite

Trinh Minh Tri Do, Thierry Artières. Apprentissage rapide de SVM dans le primal. CAp 2008 - 10e Conférence d'Apprentissage, May 2008, Ile de Porquerolles, France. ⟨hal-01299232⟩
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