Tesis doctoral de Cecilio Angulo Bahon
La propiedad de generalización de una máquina de aprendizaje, es decir su capacidad para emitir una respuesta correcta ante una nueva entrada semejante a quellas con las que ha sido entrenada, es la característica principal que se busca en los sistemas conexionistas supervisados y sirve de justificación en la elección de los principios inductivos y el tipo de esructuras de aprendizaje para elaborar el presente estudio. la regularización o penalización es uno de estos principios que favorecen a nivel teórico la generalización, sobre el cual se ha desarrollado un método de cálculo directo de la matriz de regularización cuando se utiliza como estabilizador un operador diferencial de segundo grado, precisamente aquel que minimiza el grado de convexidad de la función solución, evitando así el proceso iterativo de cálculo de la matriz hessiana y fijando el tipo de núcleo a ser utilizado. los nexos de unión entre la regularización y el principio de minimización del riesgo estructural así como las excelentes características teóricas mostradas por este último principio trabajando, por definición, sobre conjuntos finitos de datos y expandiendo su solución sobre un número pequeño de núcleos, han llevado a desplazar el foco de trabajo de numerosos investigadores hacia las máquinas de soporte vectorial, su materialización procedimental. en este contexto, se ha desarrollado una máquina que permite extender de forma natural el comportamiento binario de estas máquinas núcleo de margen máximo sobre problemas de clasificación hacia una solución ternaria más acorde con la estructura geométrica de los datos, en especial en las situaciones habituales de espacios de salida que poseen más de dos clases. El uso de la nueva arquitectura, bautizada k-svcr, en problemas de multiclasificación resulta más adecuado que las reducciones estándares de problemas multiclase sobre maquinas biclasificadoras en estructuras en para
Datos académicos de la tesis doctoral «Aprendizaje con máquinas núcleo en entornos de multiclasificación«
- Título de la tesis: Aprendizaje con máquinas núcleo en entornos de multiclasificación
- Autor: Cecilio Angulo Bahon
- Universidad: Politécnica de catalunya
- Fecha de lectura de la tesis: 23/05/2001
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Andres Catala Mallofre
- Tribunal
- Presidente del tribunal: josep Aguilar martin
- Antonio Artes rodriguez (vocal)
- joan Cabestany i moncusí (vocal)
- nuria Agell jané (vocal)