Structured support vector machine
ರಚನಾತ್ಮಕ ಬೆಂಬಲ-ವಾಹಕ ಯಂತ್ರವು ಬೆಂಬಲ-ವಾಹಕ ಯಂತ್ರ (ಎಸ್ವಿಎಂ) ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಾಗಿದೆ. ಎಸ್ವಿಎಂ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಮಲ್ಟಿಕ್ಲಾಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಎಸ್ವಿಎಂ ಸಾಮಾನ್ಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಬಲ್ಗಳಿಗಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಣದ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಮಾದರಿ ಉದಾಹರಣೆಯು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ವಾಕ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು, ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಬಲ್ ಒಂದು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪಾರ್ಸ್ ಟ್ರೀ ಆಗಿರಬಹುದು. ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಬಲ್ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ ಮಾದರಿಯು ಹೊಸ ಮಾದರಿ ನಿದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ; ಅಂದರೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪಾರ್ಸ್ ಟ್ರೀ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಸ್ಥಳದಿಂದ ತರಬೇತಿ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಿಗೆ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸಿದ ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಫೈನ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಗುಂಪಿನ ಗರಿಷ್ಠವು ಕನ್ವೆಕ್ಸ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ ಕಾರ್ಯವು ಕನ್ವೆಕ್ಸ್ ಆಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯವು ಲೇಬಲ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ದೂರವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಒಂದು ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ (ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ) ಮತ್ತು ತೃಪ್ತಿಕರವಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯವು ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ನಿಂದ ಕೆಲವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಾಹಕವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯದ ವಿನ್ಯಾಸವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಮೇಲಿನ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸಿದ ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯವು ಭೇದಿಸಲಾಗದ ಕಾರಣ, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಒಂದು ಸಡಿಲ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ವಾಡ್ರಾಟಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಪುನರ್ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಎಸ್ವಿಎಂ ಪ್ರೈಮಲ್ ಸೂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಮಾತ್ರ ತಿಳಿದಿದೆ, ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಕಾರ್ಯವು ಅದನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಊಹಿಸಲಾದ ಲೇಬಲ್ಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ. ಗಳಿಗೆ, ತರಬೇತಿಯಿಂದ ಪಡೆದ ವಾಹಕವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಕಾರ್ಯವು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಲೇಬಲ್ ಜಾಗದ ಮೇಲೆ ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಊಹಿಸಲಾದ ಲೇಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ಮ್ಯಾಕ್ಸಿಮೈಸರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಎ-ಪೋಸ್ಟೆರಿಯೊರಿ (ಎಂಎಪಿ) ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯದ ರಚನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಮ್ಯಾಕ್ಸಿಮೈಸರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಕಠಿಣ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ಬೇರ್ಪಡಿಸುವಿಕೆ ಮೇಲಿನ ಚತುರ್ಭುಜ ಯೋಜನೆಯು ಬಹಳ ದೊಡ್ಡದಾದ, ಬಹುಶಃ ಅನಂತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ರೇಖೀಯ ಅಸಮಾನತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಅಸಮಾನತೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ. ಬದಲಿಗೆ ವಿಳಂಬಿತ ನಿರ್ಬಂಧದ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಸೀಮಿತ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಉಪಗುಂಪನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಗುಂಪನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶದ ಮೇಲೆ ಕಡಿಮೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಹಾರವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸೆಟ್ ಅಸಮಾನತೆಗಳ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಅಸಮಾನತೆಗಳು ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ವಿಭಜನೆಯಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೂ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ಬಲಭಾಗದ ಉದ್ದೇಶವು ಸ್ಥಿರಾಂಕ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾದ ಪದದಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಸಾಧಿಸಿದ ಬಲಭಾಗದ ಉದ್ದೇಶವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿದ್ದರೆ, ಈ ಮಾದರಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಇದು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಶೂನ್ಯಕ್ಕಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ, ಈ ಮಾದರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಅತ್ಯಂತ ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ನಿರ್ಬಂಧದಿಂದ ಸಮಸ್ಯೆಯು ವಿಸ್ತರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದ ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವವರೆಗೆ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ. ಮೇಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯಿಂದ ಸ್ಥಿರಾಂಕಗಳನ್ನು ಕೈಬಿಟ್ಟರೆ, ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಪದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು. ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಇದನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇದರ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಐಯೋನಿಸ್ ತ್ಸೊಚ್ಯಾಂಟಾರಿಡಿಸ್, ಥಾರ್ಸ್ಟನ್ ಜೋಚಿಮ್ಸ್, ಥಾಮಸ್ ಹಾಫ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಯಾಸೆಮಿನ್ ಆಲ್ಟನ್ (2005), ಲಾರ್ಜ್ ಮಾರ್ಜಿನ್ ಮೆಥಡ್ಸ್ ಫಾರ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಅಂಡ್ ಇಂಟರ್ ಡಿಪೆಂಡೆಂಟ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಸ್, ಜೆಎಂಎಲ್ಆರ್, ಸಂಪುಟ. 6, ಪುಟಗಳು 1453-1484. ಥಾಮಸ್ ಫಿನ್ಲೆ ಮತ್ತು ಥಾರ್ಸ್ಟನ್ ಜೋಚಿಮ್ಸ್ (2008), ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ. ಗಳು ವೆನ್ ಎಕ್ಸ್ಯಾಕ್ಟ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಈಸ್ ಇಂಟ್ರಾಕ್ಟಬಲ್, ಐ. ಸಿ. ಎಂ. ಎಲ್. 2008. ಸುನೀತಾ ಸರವಗಿ ಮತ್ತು ರಾಹುಲ್ ಗುಪ್ತಾ (2008), ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ಪೇಸಸ್ಗಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಗರಿಷ್ಠ-ಮಾರ್ಜಿನ್ ತರಬೇತಿ, ಐ. ಸಿ. ಎಂ. ಎಲ್. 2008. ಗೋಖಾನ್ ಬಕೀರ್, ಬೆನ್ ಟಾಸ್ಕರ್, ಥಾಮಸ್ ಹಾಫ್ಮನ್, ಬರ್ನ್ಹಾರ್ಡ್ ಸ್ಕಾಲ್ಕೋಪ್, ಅಲೆಕ್ಸ್ ಸ್ಮೋಲಾ ಮತ್ತು ಎಸ್. ವಿ. ಎನ್ ವಿಶ್ವನಾಥನ್ (2007), ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿಂಗ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಡೇಟಾ, ಎಂಐಟಿ ಪ್ರೆಸ್. ವೊಜ್ಟೆಕ್ ಫ್ರಾಂಕ್ ಮತ್ತು ಬೊಗ್ಡನ್ ಸಾವ್ಚಿನ್ಸ್ಕಿ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟಿವ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆಫ್ ಮ್ಯಾಕ್ಸ್-ಸಮ್ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ಗಳು, ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ರಿಸರ್ಚ್, 9 (ಜನವರಿ): 67-104,2008, ಮೈಕ್ರೋಟೋಮ್ ಪಬ್ಲಿಷಿಂಗ್ ಕೆವಿನ್ ಮರ್ಫಿ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ಎಂಐಟಿ ಪ್ರೆಸ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್ ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು