. متن داده‌شده را خلاصه کن

متن: فرض کنید نمونه یادگیری , داریم که در آن فضای نمونه (ورودی) و فضای برچسب (خروجی) می‌باشد. در مرحله آموزش svm ساختاریافته بردار وزن‌ها طوری انتخاب می‌شود که تابع هزینه زیر کمینه شود: تابع هدف بالا محدب می‌باشد چون بیشینه تعدادی تابع تبدیل آفین است. تابع یک فاصله در فضای برچسب را اندازه‌گیری می‌کند و این یک تابع دلخواه (و نه لزوما یک متریک) می‌باشد که رابطه‌های و را ارضا می‌کند. تابع یک تابع ویژگی است که یک بردار ویژگی از یک نمونه ورودی و برچسب داده‌شده را استخراج می‌کند. طراحی این تابع بستگی بسیار زیادی به کاربرد آن دارد. از آنجایی که تابع هدف بالا مشتق پذیر نیست، اغلب، به صورت یک برنامه‌ریز درجه دوم فرموله می‌شود. این کار با معرفی یک متغیر به ازای هر نمونه آموزشی بدست می‌آید که هر کدام در نهایت برابر با مقدار ماکزیمم نشان داده‌شده در فرمول بالا خواهد شد. با این کار مساله بهینه‌سازی بالا به صورت زیر در می‌آید: در زمان تست، یک نمونه ورودی به سیستم داده می‌شود و تابع پیش‌بینی آن را به یک برچسب از فضای برچسب نگاشت می‌کند. برای svm ساختار یافته، با توجه به بردار به‌دست‌آمده از بخش آموزش، تابع پیش‌بینی به صورت زیر می‌باشد: بنابراین, بیشینه کردن روی فضای برچسب، همان برچسب پیش‌بینی‌شده است. حل این مساله، مساله استنتاج نامیده می‌شود و مشابه برآوردگر بیشینه‌گر احتمال پسین (map) درمدل‌های احتمالی است. بسته به ساختار تابع، حل مساله بیشینه کردن می‌تواند سخت باشد. برنامه درجه دوم فوق شامل محدودیت‌های نابرابر خطی بسیار زیاد و احتمالا نامتناهی است. به طور کلی، تعداد نامساوی‌ها برای این‌که به طور ضمنی بهینه شود، بسیار زیاد است. به جای آن مسئله با استفاده از delayed constraint generation که در آن از زیر مجموعه‌ای از محدودیت‌های کوچک و متناهی استفاده‌شده است حل می‌شود. بهینه‌سازی بر روی یک زیرمجموعه‌ای از محدودیت‌ها، مجموعه جواب مطلوب را توسعه داده و یک راه حلی ارائه می‌دهد که کران پایین‌تری را بر روی هدف فراهم می‌کند. برای آزمایش این‌که آیا جواب محدودیت‌های مجموعه کامل نامساوی‌ها را نقض می‌کند یا نه، یک مساله جداسازی باید حل شود. به دلیل اینکه نامساوی‌ها بر روی نمونه‌ها تجزیه می‌شوند، برای هرنمونه مساله زیر باید حل شود: به منظور بیشینه کردن سمت راست تابع هدف بالا ثابت از معادله خارج‌شده و یک …
خلاصه:
ماشین بردار پشتیبان ساختار یافته یک الگوریتم یادگیری ماشین است که دسته بند بردار پشتیبان ماشین (svm) را تعمیم می‌دهد . درحالی که طبقه‌بندی کننده svm ، دسته‌بندی دوتایی ، دسته‌بندی چندکلاسه و رگرسیون را پشتیبانی می‌کند ، svm ساختار یافته به آموزش یک دسته بند برای برچسب‌های خروجی با ساختار کلی به کار می‌رود . به عنوان مثال ، یک نمونه آماری ممکن است یک جمله به زبان طبیعی باشد و همچنین برچسب خروجی ما ممکن است یک درخت تجزیه با کیفیت باشد . آموزش مدل دسته‌بندی شامل نمایش جفت نمونه صحیح و جفت‌های برچسب خروجی است .