Structured support vector machine
கட்டமைக்கப்பட்ட ஆதரவு-திசையன் இயந்திரம் என்பது ஒரு இயந்திர கற்றல் வழிமுறையாகும், இது ஆதரவு-திசையன் இயந்திரம் (எஸ். வி. எம்) வகைப்பாட்டை பொதுமைப்படுத்துகிறது. எஸ். வி. எம் வகைப்பாட்டாளர் பைனரி வகைப்பாடு, பன்முக வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவை ஆதரிக்கிறார், அதே நேரத்தில் கட்டமைக்கப்பட்ட எஸ். வி. எம் பொதுவான கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீட்டு லேபிள்களுக்கான வகைப்பாட்டைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மாதிரி உதாரணம் ஒரு இயற்கையான மொழி வாக்கியமாக இருக்கலாம், மேலும் வெளியீட்டு லேபிள் ஒரு சிறுகுறிப்பு பகுப்பாய்வு மரமாகும். ஒரு வகைப்பாட்டைப் பயிற்றுவிப்பது சரியான மாதிரி மற்றும் வெளியீட்டு லேபிள் ஜோடிகளைக் காண்பிப்பதைக் கொண்டுள்ளது. பயிற்சிக்குப் பிறகு, கட்டமைக்கப்பட்ட எஸ். வி. எம் மாதிரி புதிய மாதிரி நிகழ்வுகளுக்கு தொடர்புடைய வெளியீட்டு லேபிளை கணிக்க அனுமதிக்கிறது; அதாவது, இயற்கையான மொழி வாக்கியம் கொடுக்கப்பட்டால், வகைப்பாட்டாளர் பெரும்பாலும் பகுப்பாய்வு மரத்தை உருவாக்க முடியும். பயிற்சி பயிற்சி நிகழ்வுகளின் தொகுப்புக்கு, ஒரு மாதிரி இடம் மற்றும் லேபிள் இடத்திலிருந்து, கட்டமைக்கப்பட்ட எஸ். வி. எம் பின்வரும் ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட ஆபத்து செயல்பாட்டைக் குறைக்கிறது. அஃபைன் செயல்பாடுகளின் தொகுப்பின் அதிகபட்சம் குவிந்ததாக இருப்பதால் செயல்பாடு குவிந்துள்ளது. செயல்பாடு லேபிள் இடத்தில் ஒரு தூரத்தை அளவிடுகிறது மற்றும் ஒரு தன்னிச்சையான செயல்பாடு (ஒரு மெட்ரிக் அவசியமில்லை) திருப்திகரமான மற்றும். இந்த செயல்பாடு ஒரு அம்ச செயல்பாடாகும், இது கொடுக்கப்பட்ட மாதிரி மற்றும் லேபிளிலிருந்து சில அம்ச திசையனை பிரித்தெடுக்கிறது. இந்த செயல்பாட்டின் வடிவமைப்பு பயன்பாட்டைப் பொறுத்தது. மேலே உள்ள ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட இடர் செயல்பாடு வேறுபடுத்த முடியாதது என்பதால், ஒவ்வொரு மாதிரிக்கும் ஒரு மந்தமான மாறியை அறிமுகப்படுத்துவதன் மூலம் இருபடி நிரலின் அடிப்படையில் இது பெரும்பாலும் மறுசீரமைக்கப்படுகிறது, ஒவ்வொன்றும் அதிகபட்சத்தின் மதிப்பைக் குறிக்கின்றன. நிலையான கட்டமைக்கப்பட்ட எஸ். வி. எம் முதன்மை சூத்திரம் பின்வருமாறு கொடுக்கப்பட்டுள்ளது. அனுமானம் சோதனை நேரத்தில், ஒரு மாதிரி மட்டுமே அறியப்படுகிறது, மேலும் ஒரு முன்கணிப்பு செயல்பாடு அதை லேபிள் இடத்திலிருந்து கணிக்கப்பட்ட லேபிளுக்கு வரைபடமாக்குகிறது. கட்டமைக்கப்பட்ட எஸ். வி. எம். களுக்கு, பயிற்சியிலிருந்து பெறப்பட்ட திசையன் கொடுக்கப்பட்டால், முன்கணிப்பு செயல்பாடு பின்வருமாறு. எனவே, லேபிள் இடத்தின் மீது மாக்ஸிமைசர் என்பது கணிக்கப்பட்ட லேபிள் ஆகும். இந்த மாக்ஸிமைசருக்கு தீர்வு காண்பது அனுமான சிக்கல் என்று அழைக்கப்படுகிறது மற்றும் நிகழ்தகவு மாதிரிகளில் அதிகபட்ச ஏ-போஸ்டீரியோரி (எம்ஏபி) கணிப்பைச் செய்வது போன்றது. செயல்பாட்டின் கட்டமைப்பைப் பொறுத்து, மாக்ஸிமைசருக்கான தீர்வு ஒரு கடினமான பிரச்சினையாக இருக்கலாம். பிரிப்பு மேற்கண்ட இருபடி நிரல் மிகப் பெரிய, எண்ணற்ற நேரியல் சமத்துவமின்மை கட்டுப்பாடுகளை உள்ளடக்கியது. பொதுவாக, ஏற்றத்தாழ்வுகளின் எண்ணிக்கை வெளிப்படையாக உகந்ததாக இருக்க முடியாத அளவுக்கு அதிகமாக உள்ளது. அதற்கு பதிலாக தாமதமான கட்டுப்பாடு உற்பத்தியைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் சிக்கல் தீர்க்கப்படுகிறது, அங்கு வரையறுக்கப்பட்ட மற்றும் சிறிய துணைக்குழுக்கள் மட்டுமே பயன்படுத்தப்படுகின்றன. கட்டுப்பாடுகளின் துணைக்குழுவை உகந்ததாக்குவது சாத்தியமான தொகுப்பை விரிவுபடுத்துகிறது மற்றும் நோக்கத்திற்கு குறைந்த வரம்பை வழங்கும் ஒரு தீர்வை வழங்கும். தீர்வு முழுமையான செட் ஏற்றத்தாழ்வுகளின் கட்டுப்பாடுகளை மீறுகிறதா என்பதை சோதிக்க, ஒரு பிரிப்பு சிக்கல் தீர்க்கப்பட வேண்டும். மாதிரிகள் மீது ஏற்றத்தாழ்வுகள் சிதைவடைவதால், ஒவ்வொரு மாதிரிக்கும் பின்வரும் சிக்கல் தீர்க்கப்பட வேண்டும். அதிகபட்சமாக்கப்பட வேண்டிய வலது புற நோக்கம் மாறிலி மற்றும் உகந்ததாக மாற்றப்பட்ட மாறிகளைப் பொறுத்து ஒரு சொல் ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது, அதாவது. அடையப்பட்ட வலது புற நோக்கம் சிறியதாகவோ அல்லது பூஜ்ஜியத்திற்கு சமமாகவோ இருந்தால், இந்த மாதிரிக்கு மீறப்பட்ட கட்டுப்பாடுகள் எதுவும் இல்லை. இது கண்டிப்பாக பூஜ்ஜியத்தை விட பெரியதாக இருந்தால், இந்த மாதிரியைப் பொறுத்தவரை மிகவும் மீறப்பட்ட கட்டுப்பாடு அடையாளம் காணப்பட்டுள்ளது. இந்த தடையால் பிரச்சினை விரிவடைந்து தீர்க்கப்படுகிறது. மீறப்பட்ட ஏற்றத்தாழ்வுகள் எதுவும் அடையாளம் காணப்படாத வரை இந்த செயல்முறை தொடர்கிறது. மேலே உள்ள சிக்கலில் இருந்து மாறிலிகள் கைவிடப்பட்டால், பின்வரும் சிக்கலை தீர்க்க வேண்டும். இந்த சிக்கல் அனுமான சிக்கலுக்கு மிகவும் ஒத்ததாகத் தெரிகிறது. ஒரே வித்தியாசம் என்னவென்றால், இந்த வார்த்தையைச் சேர்ப்பது மட்டுமே. பெரும்பாலும், இது லேபிள் இடத்தில் இயற்கையான சிதைவைக் கொண்டிருக்கும் வகையில் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது. அவ்வாறான நிலையில், இன்ஃப்ளூயன்ஸை இன்ஃபெரென்ஸ் சிக்கலில் குறியிடலாம் மற்றும் மிகவும் மீறப்பட்ட கட்டுப்பாட்டிற்கு தீர்வு காண்பது இன்ஃபெரென்ஸ் சிக்கலைத் தீர்ப்பதற்கு சமம். குறிப்புகள் இயோனிஸ் சோசாண்டாரிடிஸ், தோர்ஸ்டன் ஜோச்சிம்ஸ், தாமஸ் ஹாஃப்மேன் மற்றும் யாசெமின் அல்டன் (2005), கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் ஒன்றோடொன்று சார்ந்த வெளியீட்டு மாறிகளுக்கான பெரிய விளிம்பு முறைகள், ஜே. எம். எல். ஆர், தொகுதி. 6, பக்கங்கள் 1453-1484. தாமஸ் ஃபின்லி மற்றும் தோர்ஸ்டன் ஜோச்சிம்ஸ் (2008), பயிற்சி கட்டமைப்பு எஸ். வி. எம். க்கள் போது துல்லியமான அனுமானம் சிக்கலானது, ஐசிஎம்எல் 2008. சுனிதா சரவகி மற்றும் ராகுல் குப்தா (2008), கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீட்டு இடங்களுக்கான துல்லியமான அதிகபட்ச-விளிம்பு பயிற்சி, ஐசிஎம்எல் 2008. கோகான் பக்கிர், பென் டாஸ்கர், தாமஸ் ஹாஃப்மேன், பெர்ன்ஹார்ட் ஷோல்கோப், அலெக்ஸ் ஸ்மோலா மற்றும் எஸ். வி. என் விஸ்வநாதன் (2007), கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளை கணிப்பது, எம்ஐடி பிரஸ். மேக்ஸ்-சம் கிளாஸிஃபையர்களின் பாகுபாடு கற்றல், இயந்திர கற்றல் ஆராய்ச்சி இதழ், 9 (ஜனவரி): 67-104,2008, மைக்ரோடோம் பப்ளிஷிங் கெவின் மர்பி இயந்திர கற்றல், எம்ஐடி பிரஸ் கட்டமைக்கப்பட்ட முன்கணிப்பு ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள்