Kern-Algorithmen zum Lernen in Feature-Räumen
特征空间学习的核心算法
基本信息
- 批准号:5184858
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:德国
- 项目类别:Research Grants
- 财政年份:1999
- 资助国家:德国
- 起止时间:1998-12-31 至 2002-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Das Projekt befaßt sich mit der Weiterentwicklung von Kernmethoden in Feature-Räumen. Diese Methoden umfassen die sogenannten Support-Vektor-Maschinen und Kernel Principal Component Analysis Ihnen ist gemein, daß sie Kernfunktionen verwenden, um Skalarprodukte in nichtlinear mit den Inputdaten zusammenhängenden Feature-Räumen zu berechnen. Diese Methodik ist auf alle Algorithmen anwendbar, die sich in Skalarprodukten formulieren lassen. Dementsprechend setzt das Projekt an zwei Stellen an: 1. Weiterentwicklung und Anwendung von (a) Kern-PCA, und (b) SV-Maschinen.... 2. Es sollen andere Kern-Algorithmen entwickelt werden. Diesbezüglich ist für uns vor allem die Verwendung von Kernfunktionen zur Konstruktion nichtlinearer Methoden zur Independent Component Analysis von Interesse.
Das Projekt bea ß ßt ß ich mit der Weiterentwicklung von Kernmethoden in Feature-Räumen。基于支持向量机和核主成分分析的离散化方法,基于离散函数的离散化方法,基于离散函数的离散化方法,基于离散函数的离散化方法,基于离散函数的离散化方法,基于离散函数的离散化方法。Diese Methodik列出了所有的算法和文本,并将其应用于skalarproductten公式中。1.在此基础上,提出了一种新的解决方案。(a) Kern-PCA, (b) SV-Maschinen....2. 他是sollen andere Kern-Algorithmen entwickelt werden。基于独立分量分析方法的结构分析方法(英文)。
项目成果
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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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Professor Dr.-Ing. Stefan Jähnichen其他文献
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