Abstract-A verkligen distribuerad (i motsats till parallelliserad) stöd vektor maskin (SVM) algoritm presenteras. Utbildningsdata antas komma från samma distribution och lagras lokalt på ett antal olika platser med bearbetningskapacitet (nodes). I flera exempel har det konstaterats att en relativt liten mängd information utbyts mellan noder för att erhålla en SVM-lösning, vilket är bättre än den som erhålls när klassificerare endast utbildas med lokala data och jämförbar (även om lite värre) med den centraliserade metoden (som erhålls när alla träningsdata finns tillgängliga på samma plats). Vi föreslår och analyserar två distribuerade system: en "naiva" distribuerad bitning strategi, där rådata (stödvektorer) kommuniceras, och de mer utvecklade distribuerade semiparametriska SVM, som syftar till att ytterligare minska den totala mängden information som skickas mellan noder samtidigt som en integritetsbevarande mekanism för informationsutbyte tillhandahålls. Vi visar genomförbarheten av vårt förslag genom att utvärdera algoritmernas prestanda i riktmärken med både syntetiska och verkliga datauppsättningar.
I REF presenterar författarna en distribuerad version av Support Vector Machine (SVM).
Distributed support vector machines
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}