Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN
|
EL
| URI: | http://purl.tuc.gr/dl/dias/0941C3A3-CF9E-4F93-9538-5D82CE5CDCCA | ||
| Έτος | 2016 | ||
| Τύπος | Διπλωματική Εργασία | ||
| Άδεια Χρήσης |
|
||
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Περικλής Χρυσόγελος, "Υψηλής απόδοσης μέθοδοι διανυσμάτων υποστήριξης σε ροές δεδομένων", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2016 https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.66234 | ||
| Εμφανίζεται στις Συλλογές |
Ζούμε σε μια εποχή όπου δεδομένα δημιουργούνται συνεχώς και η μηχανική μάθηση μπορεί να τα χρησιμοποιήσει για να παράγει καλύτερα μοντέλα. Οι μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης (SVMs) είναι ένα δημοφιλές μοντέλο το οποίο μπορεί να προσαρμοστεί και να χρησιμοποιηθεί για διάφορες χρήσεις, όπως για ταξινόμηση, παρεµβολή και ομαδοποίηση. Μελετάμε το πρόβλημα ταυ να ενημερώνουμε συνεχόμενα L2 SVMS σε ένα κατανεμημένο περιβάλλον όπου νέα δεδομένα φτάνουν συνεχώς σε απομακρυσμένους κόμβους. Προσεγγίζουμε το πρόβλημα ως παρακολούθηση του ελαχίστου μίας κυρτής συνάρτησης πάνω στην κυρτή θήκη της ένωσης πλήρως δυναμικών συνόλων, που κάθε ένα από τα οποία βρίσκεται σε έναν από τους κόμβους. Δίνουμε επικοινωνιακά αποτελεσματικές λύσεις για την ακριβή και την προσεγγιστική λύση του προβλήματος και δείχνουμε ότι είναι εφαρμόσημες στην περίπτωση που οι SVM με πυρήνα και εκπαιδεύονται σε έναν υπονοούμενο χώρο. Οι μέθοδοι μας, επικοινωνούν μόνο όταν είναι απαραίτητο, δηλαδή κάθε φορά που το μοντέλο είναι πραγματικά μη ενημερωμένο. Επίσης, στην περίπτωση που χρειάζεται να επικοινωνήσουν, προτείνουμε δυο αλγόριθμους, ένα επαναληπτικό και με ένα στάδιο επικοινωνίας.
Copyright © DIAS 2013
