ISSN: 2165- 7866
モンティージャ G、ボシュニャク A、パルシュニー M、ビジェガス H
我々は、サポートベクターマシン (SVM) に基づく新しいアプローチを開発し、表面上の点の集合によって定義される立体をモデル化しました。分類、回帰、分布のサポートの問題では、SVM は特徴空間の最大マージンの超平面に焦点が当てられています。しかし、入力空間に戻ったときにこれらの表面によって記述できる形状は、深く研究されていません。この論文では、これらの表面を使用して、接続または非接続で、数万単位の大量の点があり、さまざまなトポロジ (中空、分岐など) を持つ複雑なオブジェクトをモデル化します。2 つの制約が守られました。1) SVM 理論の従来のアルゴリズムの使用、および 2) オブジェクトからの適切なトレーニング セットの設計。この組み合わせにより、新しいツールが生まれ、得られた結果は、提案された方法の可能性を示しています。したがって、Vapnik の SVM のこの新しいアプリケーションは、複雑なトポロジのオブジェクトによく適合する決定関数と推定関数の表面を作成できます。