Título: Um algoritmo de otimização online para a solução do problema SVM baseado na topologia de uma rede Perceptron dual
Autores: Fonseca Neto, Raul; Defilippo, Samuel Belini
Resumo: Este trabalho consiste no desenvolvimento e implementação de um algoritmo para a solução do problema relacionado ao treinamento de um classificador denominado máquina de vetores suportes (SVM). Trata-se da solução de um problema dual de otimização quadrática colocado sob a forma de Wolfe. O método apresentado tem como embasamento teórico o desenvolvimento de uma rede Perceptron dual cuja topologia está relacionada a uma representação dependente dos dados que computa uma função de saída responsável pela maximização da margem de separação dos dados em um problema de classificação binária. O algoritmo, denominado KPDS, Kernel Perceptron Dual SVM, utiliza uma forma mais estável, porém, com uma menor taxa de convergência, de correção dos multiplicadores, com base no gradiente da função lagrangeana.
Palavras-chave:
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBRN2005-045
Artigo em PDF: CBRN2005_045.pdf
Arquivo BibTex: CBRN2005_045.bib