Även om klassiska kärnbaserade klassificeringar är baserade på en enda kärna, är det i praktiken ofta önskvärt att basera klassificeringar på kombinationer av flera kärnor. Lanckriet m.fl. (2004) beaktade koniska kombinationer av kärnmatriser för stödvektormaskinen (SVM) och visade att optimeringen av koefficienterna för en sådan kombination minskar till ett konvext optimeringsproblem som kallas ett fyrsidigt konsisterat kvadratiskt program (QCQP). Tyvärr, nuvarande konvex optimering verktygslådor kan lösa detta problem endast för ett litet antal kärnor och ett litet antal datapunkter; dessutom, den sekventiella minimal optimering (SMO) tekniker som är nödvändiga i storskaliga implementeringar av SVM kan inte tillämpas eftersom kostnadsfunktionen är icke-differentiable. Vi föreslår en ny dubbel formulering av QCQP som ett andra ordningens kon programmering problem, och visa hur man kan utnyttja tekniken av Moreau-Yosida legalisering för att ge en formulering som OMO tekniker kan tillämpas. Vi presenterar experimentella resultat som visar att vår OMO-baserade algoritm är betydligt effektivare än de generella interna punktmetoder som finns i aktuella optimeringsverktyg.
En storskalig implementering av stödvektormaskin (SVM) för ett stort antal kärnor, känd som sekventiell minimal optimering (SMO), föreslogs av Bach et al. Hoppa över det.
Multiple kernel learning, conic duality, and the SMO algorithm
{'venue': "ICML '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}