Optimal-trennende Hyperebenen und die Support Vector Machine
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Wird ein Muster mit hoher Sicherheit falsch klassifiziert, ist der Gra<strong>die</strong>nt nahezu Null!<br />
• Regression (ADALINE)<br />
<br />
wj ←− wj + η y(t) −<br />
• Vapniks optimal-<strong>trennende</strong> <strong>Hyperebenen</strong><br />
<br />
x(t) T <br />
w xj(t)<br />
wj ←− wj + ηy(t)xj(t) wenn y(t)<br />
<br />
x(t) T <br />
w<br />
− 1 > 0<br />
Beachte <strong>die</strong> große Ähnlichkeit zur Perzeptron Lernregel! Beachte, dass hier <strong>die</strong> Lösung<br />
durch <strong>die</strong> Regularisierung eindeutig ist!<br />
• Bei allen Iterationen kann man einen regularisierenden weight-decay Term mit hinzunehmen,<br />
das heißt den Adaptionsschritt<br />
wj ←− wj − ηwj
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