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梯度下降法matlab_彭亮_谷歌人工智能_卷积波谱机_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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性增长。存在这样的事实,用来解 决模式识别和回归问题的计算代价都包括一个二次项和三次项。具体地,当c很小时,计算代 价以n2增加,当c很大时,计算代价以2增长(bottouandlin, 2007)。 为了缓解这个问题,许多商业优化库被用于解决二次规划问题。但是这些库的用处比较有 限。解决二次规划问题的内存需求也是随着样本数目二次增长。在现实生活中的应用通常包括 上千个点,因此二次规划问题的解不能通过直接商业优化库来获得。即:通常,svm问题的 解很稀疏,这导致问题更加复杂,因为机器输出层的权重向量只包括相对于训练样本数目来说 扱少的非零元素。相应地,直接用来解支持向量机中二次规划问题的尝试对于大型问题来说行 不通。为了克服这个困难,学术界提岀了好几种新方法,总结如下‘$: 1. osuma等(1997)发明了一种新的分解算法通过解决一系列更小子问题来得到优化。 莳别地,分解算法利用支持向量系数的特点,即在4=0或ai = c定义的两个边界上是活跃 的。据称分解算法能解决大约100 000个数据点的问题,表现令人满意。 2. piatt(1999)扩展了 osuna的方法,引入了
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