Structured support vector machine
স্ট্রাকচার্ড সাপোর্ট-ভেক্টর মেশিন হল একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা সাপোর্ট-ভেক্টর মেশিন (এসভিএম) শ্রেণীবিভাগকে সাধারণীকরণ করে। যেখানে এসভিএম শ্রেণীবিভাগ বাইনারি শ্রেণীবিভাগ, মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশনকে সমর্থন করে, স্ট্রাকচার্ড এসভিএম সাধারণ স্ট্রাকচার্ড আউটপুট লেবেলের জন্য একটি শ্রেণীবিভাগের প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি নমুনা উদাহরণ একটি প্রাকৃতিক ভাষার বাক্য হতে পারে এবং আউটপুট লেবেলটি একটি টীকাকৃত পার্স ট্রি। একটি শ্রেণীবিভাগের প্রশিক্ষণের মধ্যে সঠিক নমুনা এবং আউটপুট লেবেল জোড়ার জোড়া দেখানো থাকে। প্রশিক্ষণের পরে, কাঠামোগত এসভিএম মডেলটি একজনকে নতুন নমুনা দৃষ্টান্তের জন্য সংশ্লিষ্ট আউটপুট লেবেলের পূর্বাভাস দেওয়ার অনুমতি দেয়; অর্থাৎ, একটি প্রাকৃতিক ভাষা বাক্য দেওয়া হলে, শ্রেণীবিভাগটি সম্ভবত পার্স ট্রি তৈরি করতে পারে। প্রশিক্ষণ একটি নমুনা স্থান এবং লেবেল স্থান থেকে প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলির একটি সেটের জন্য, কাঠামোগত এসভিএম নিম্নলিখিত নিয়মিত ঝুঁকি ফাংশনকে হ্রাস করে। ফাংশনটি উত্তল কারণ অ্যাফিন ফাংশনের একটি সেটের সর্বাধিক উত্তল। ফাংশনটি লেবেল স্পেসে একটি দূরত্ব পরিমাপ করে এবং এটি একটি নির্বিচারে ফাংশন (অগত্যা একটি মেট্রিক নয়) সন্তোষজনক এবং। ফাংশনটি একটি বৈশিষ্ট্য ফাংশন, যা একটি প্রদত্ত নমুনা এবং লেবেল থেকে কিছু বৈশিষ্ট্য ভেক্টর বের করে। এই ফাংশনের নকশা প্রয়োগের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে। যেহেতু উপরের নিয়মিত ঝুঁকি ফাংশনটি অ-পার্থক্যযোগ্য, তাই এটি প্রায়শই প্রতিটি নমুনার জন্য একটি শিথিল পরিবর্তনশীল প্রবর্তন করে একটি দ্বিঘাত প্রোগ্রামের পরিপ্রেক্ষিতে সংস্কার করা হয়, প্রতিটি সর্বাধিক মানের প্রতিনিধিত্ব করে। স্ট্যান্ডার্ড স্ট্রাকচার্ড এসভিএম প্রাইমাল ফর্মুলেশন নিম্নরূপ দেওয়া হয়েছে। অনুমান পরীক্ষার সময়, শুধুমাত্র একটি নমুনা জানা যায় এবং একটি ভবিষ্যদ্বাণী ফাংশন এটিকে লেবেলের স্থান থেকে একটি পূর্বাভাস লেবেলে ম্যাপ করে। স্ট্রাকচার্ড এসভিএম-এর জন্য, প্রশিক্ষণ থেকে প্রাপ্ত ভেক্টর দেওয়া হলে, ভবিষ্যদ্বাণী ফাংশনটি নিম্নরূপ। অতএব, লেবেলের জায়গার উপর ম্যাক্সিমাইজার হল পূর্বাভাসকৃত লেবেল। এই ম্যাক্সিমাইজারের সমাধান তথাকথিত অনুমান সমস্যা এবং সম্ভাব্য মডেলগুলিতে সর্বাধিক এ-পোস্টেরিওরি (এমএপি) ভবিষ্যদ্বাণী করার অনুরূপ। ফাংশনের কাঠামোর উপর নির্ভর করে, ম্যাক্সিমাইজারের জন্য সমাধান করা একটি কঠিন সমস্যা হতে পারে। পৃথকীকরণ উপরের চতুর্ভুজ প্রোগ্রামে একটি খুব বড়, সম্ভবত অসীম সংখ্যক রৈখিক বৈষম্যের সীমাবদ্ধতা জড়িত। সাধারণভাবে, বৈষম্যের সংখ্যা খুব বেশি যা স্পষ্টভাবে অপ্টিমাইজ করা যায় না। পরিবর্তে বিলম্বিত সীমাবদ্ধতা প্রজন্ম ব্যবহার করে সমস্যাটি সমাধান করা হয় যেখানে সীমাবদ্ধতার শুধুমাত্র একটি সীমাবদ্ধ এবং ছোট উপসেট ব্যবহার করা হয়। সীমাবদ্ধতার একটি উপসেটের উপর অনুকূলকরণ সম্ভাব্য সেটকে প্রসারিত করে এবং এমন একটি সমাধান প্রদান করবে যা উদ্দেশ্যের উপর একটি নিম্ন সীমা প্রদান করে। সমাধানটি সম্পূর্ণ নির্ধারিত বৈষম্যের সীমাবদ্ধতা লঙ্ঘন করে কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য, একটি পৃথকীকরণ সমস্যা সমাধান করা প্রয়োজন। যেহেতু নমুনাগুলির উপর বৈষম্যগুলি বিচ্ছিন্ন হয়ে যায়, প্রতিটি নমুনার জন্য নিম্নলিখিত সমস্যাটি সমাধান করা প্রয়োজন। সর্বাধিক করার জন্য ডান দিকের উদ্দেশ্যটি ধ্রুবক এবং অনুকূলিত ভেরিয়েবলের উপর নির্ভরশীল একটি শব্দ নিয়ে গঠিত, যথা। যদি প্রাপ্ত ডান দিকের উদ্দেশ্যটি ছোট বা শূন্যের সমান হয়, তবে এই নমুনার জন্য কোনও লঙ্ঘিত সীমাবদ্ধতা বিদ্যমান নেই। যদি এটি শূন্যের চেয়ে কঠোরভাবে বড় হয়, তবে এই নমুনার ক্ষেত্রে সবচেয়ে লঙ্ঘিত সীমাবদ্ধতা চিহ্নিত করা হয়েছে। এই সীমাবদ্ধতার দ্বারা সমস্যাটি প্রসারিত হয় এবং সমাধান করা হয়। কোনও লঙ্ঘিত বৈষম্য চিহ্নিত না হওয়া পর্যন্ত প্রক্রিয়াটি চলতে থাকে। যদি উপরের সমস্যা থেকে ধ্রুবক বাদ দেওয়া হয়, তাহলে আমরা নিম্নলিখিত সমস্যাটি সমাধান করতে পারি। এই সমস্যাটি অনুমান সমস্যার সাথে খুব মিল দেখায়। একমাত্র পার্থক্য হল শব্দটির সংযোজন। প্রায়শই, এটি এমনভাবে বেছে নেওয়া হয় যে এটির লেবেলের জায়গায় একটি প্রাকৃতিক পচন রয়েছে। সেক্ষেত্রে, এর প্রভাব অনুমান সমস্যার মধ্যে এনকোড করা যেতে পারে এবং সবচেয়ে লঙ্ঘনকারী সীমাবদ্ধতার সমাধান অনুমান সমস্যা সমাধানের সমতুল্য। তথ্যসূত্র আইওনিস সোচান্টারিডিস, থর্স্টেন জোয়াকিমস, থমাস হফম্যান এবং ইয়াসেমিন আলটুন (2005), লার্জ মার্জিন মেথডস ফর স্ট্রাকচার্ড অ্যান্ড ইন্টারডিপেনডেন্ট আউটপুট ভেরিয়েবলস, জে. এম. এল. আর, খণ্ড। 6, পৃষ্ঠা 1453-1484। থমাস ফিনলি এবং থর্স্টেন জোয়াকিমস (2008), প্রশিক্ষণ কাঠামোগত এসভিএম যখন সঠিক অনুমান জটিল, আইসিএমএল 2008। সুনীতা সারাওয়াগি এবং রাহুল গুপ্ত (2008), স্ট্রাকচার্ড আউটপুট স্পেসের জন্য সঠিক সর্বোচ্চ-মার্জিন প্রশিক্ষণ, আই. সি. এম. এল 2008। গোখান বাকির, বেন তাসকার, থমাস হফম্যান, বার্নহার্ড শোলকফ, অ্যালেক্স স্মোলা এবং এসভিএন বিশ্বনাথন (2007), প্রেডিকটিং স্ট্রাকচার্ড ডেটা, এমআইটি প্রেস। ভাজটেক ফ্রাঙ্ক এবং বোগদান সাভচিনস্কি ডিস্ক্রিমিনেটিভ লার্নিং অফ ম্যাক্স-সাম ক্লাসিফায়ার, জার্নাল অফ মেশিন লার্নিং রিসার্চ, 9 (জানুয়ারি): 67-104,2008, মাইক্রোটম পাবলিশিং কেভিন মারফি মেশিন লার্নিং, এমআইটি প্রেস স্ট্রাকচার্ড প্রেডিকশন সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন