Kernel machines : une nouvelle méthode pour l’optimisation de l’alignement des noyaux et l’amélioration des performances
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چکیده
In this paper, we propose a method for optimizing the alignment of a linear combination of kernels. The proposed algorithm is based on the well-known SMO idea : it solves a quadratic optimization problem by analytically solving subproblems. Ill-conditioned Hessian can thus been avoided. Its implementation does not require any optimization toolbox. Finally, we show that solutions obtained with our strategy are sparser than those obtained by quadratic programming, for equivalent performance.
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