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  Deterministic annealing for semi-supervised kernel machines

Sindhwani, V., Keerthi, S., & Chapelle, O. (2006). Deterministic annealing for semi-supervised kernel machines. In W. Cohen, & A. Moore (Eds.), ICML '06: Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (pp. 841-848). New York, NY, USA: ACM Press.

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ICML-2006-Sind.pdf (beliebiger Volltext), 315KB
Name:
ICML-2006-Sind.pdf
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-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1143844.1143950 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Sindhwani, V, Autor
Keerthi, SS, Autor
Chapelle, O1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: An intuitive approach to utilizing unlabeled data in kernel-based
classification algorithms is to simply treat the unknown labels as
additional optimization variables. For margin-based loss functions,
one can view this approach as attempting to learn low-density
separators. However, this is a hard optimization problem to solve in
typical semi-supervised settings where unlabeled data is abundant.
The popular Transductive SVM algorithm is a
label-switching-retraining procedure that is known to be susceptible
to local minima. In this paper, we present a global optimization
framework for semi-supervised Kernel machines where an easier
problem is parametrically deformed to the original hard problem and
minimizers are smoothly tracked. Our approach is motivated from
deterministic annealing techniques and involves a sequence of convex
optimization problems that are exactly and efficiently solved. We
present empirical results on several synthetic and real world
datasets that demonstrate the effectiveness of our approach.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2006-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1145/1143844.1143950
BibTex Citekey: 4061
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 23rd International Conference on Machine Learning (ICML 2006)
Veranstaltungsort: Pittsburgh, PA, USA
Start-/Enddatum: 2006-06-25 - 2006-06-29

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: ICML '06: Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Cohen, W, Herausgeber
Moore, A, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY, USA : ACM Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 841 - 848 Identifikator: ISBN: 1-59593-383-2