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Multiplicative Updates for Large Margin Classifiers

机译：大保证金分类器的乘法更新

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摘要

Various problems in nonnegative quadratic programming arise in the training of large margin classifiers. We derive multiplicative updates for these problems that converge monotonically to the desired solutions for hard and soft margin classifiers. The updates differ strikingly in form from other multiplicative updates used in machine learning. In this paper, we provide complete proofs of convergence for these updates and extend previous work to incorporate sum and box constraints in addition to nonnegativity.
机译：非负二次规划中的各种问题在训练大余量分类器时出现。我们针对这些问题得出了乘法更新，这些更新单调地收敛到硬边距分类器和软边距分类器的所需解决方案。这些更新的形式与机器学习中使用的其他乘法更新显着不同。在本文中，我们为这些更新提供了完全的收敛性证明，并扩展了先前的工作，除了非负性之外，还包括了总和和框约束。

著录项

  • 来源
    《》|2003年|p.188-202|共15页
  • 会议地点 Washington DC(US);Washington DC(US);Washington DC(US);Washington DC(US);Washington DC(US);Washington DC(US)
  • 作者

    Fei Sha; Lawrence K. Saul; Daniel D. Lee;

  • 作者单位

    Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania 200 South 33rd Street, Philadelphia, PA 19104;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自动化技术、计算机技术;
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