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Comments on Quasi-Linear Support Vector Machine for Nonlinear Classification Commentaires sur la machine à vecteurs de support quasi-linéaire pour la classification non linéaire

Sei-ichiro KAMATA, Tsunenori MINE

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Résumé:

En 2014, l'article ci-dessus intitulé « Machine à vecteurs de support quasi-linéaire pour la classification non linéaire » a été publié par Zhou et al. [1]. Ils ont proposé une fonction de noyau quasi-linéaire pour machine à vecteurs de support (SVM). Cependant, dans cette lettre, nous soulignons que cette fonction de noyau proposée fait partie des fonctions de noyau multiples générées par l'apprentissage à noyau multiple bien connu proposé par Bach et al. [2] en 2004. Depuis lors, il y a eu de nombreux articles sur l'apprentissage multi-noyau avec plusieurs applications [3]. Cette lettre vérifie que la fonction principale du noyau proposée par Zhou et al. [1] peut être dérivé en utilisant plusieurs algorithmes d'apprentissage du noyau [3]. Dans la construction du noyau, Zhou et al. [1] utilisaient des noyaux gaussiens, mais l'apprentissage à noyaux multiples avait déjà discuté de la localité des noyaux gaussiens additifs ou d'autres noyaux dans le cadre [4], [5]. Les noyaux gaussiens ou autres additifs en particulier ont été discutés dans un didacticiel lors de la grande conférence internationale ECCV2012 [6]. Les auteurs n'ont pas discuté de ces questions.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E106-A No.11 pp.1444-1445
Date de publication
2023/11/01
Publicisé
2023/05/08
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2022EAL2051
Type de manuscrit
WRITTEN DISCUSSION
Catégories
Fondements généraux et limites

Auteurs

Sei-ichiro KAMATA
  Waseda University
Tsunenori MINE
  Kyushu University

Mots-clés

Table des matières