大规模SVDD的坐标下降算法

陶卿; 罗强; 朱烨雷; 储德军

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支持向量数据描述（SVDD）是一种无监督学习算法,在图像识别和信息安全等领域有重要应用.坐标下降方法是求解大规模分类问题的有效方法,具有简洁的操作流程和快速的收敛速率.文中针对大规模SVDD提出一种高效的对偶坐标下降算法,算法每步迭代的子问题都可获得解析解,并可使用加速策略和简便运算减少计算量.同时给出3种子问题的选择方法,并分析对比各自优劣.实验对仿真和真实大规模数据库进行算法验证.与LibSVDD相比,文中方法更具优势,1.4s求解105样本规模的ijcnn文本库.

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来源
《模式识别与人工智能》 |2012年第6期|950-957|共8页
作者
陶卿; 罗强; 朱烨雷; 储德军;
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作者单位

中国人民解放军陆军军官学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量数据描述（SVDD）; 收敛速率; 坐标下降; 解析解;

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