Publication

On-line independent support vector machines

Barbara Caputo
2010
Journal Articles

Résumé

Support vector machines (SVMs) are one of the most successful algorithms for classification. However, due to their space and time requirements, they are not suitable for on-line learning, that is, when presented with an endless stream of training observations.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/1ae82d90-675b-4dad-8728-206af5c04da1

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Concepts associés (17)

Algorithme d'apprentissage incrémental

En informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.

Exigence (ingénierie)

Une est, dans le domaine de l'ingénierie, un besoin, une nécessité, une attente auquel un produit ou un service doit répondre ou une contrainte qu'il doit satisfaire. L'exigence peut être exprimée par une partie prenante (utilisateur, client, commercial, analyste de marchés, gestionnaire de produits, etc.) ou déterminée par les processus d'ingénierie et en particulier les activités d'études. L'approche commune à tous les domaines d'ingénierie est de définir les besoins, d'envisager des solutions, et de livrer la solution la plus appropriée.

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Understanding generalization and robustness in modern deep learning

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In this thesis, we study two closely related directions: robustness and generalization in modern deep learning. Deep learning models based on empirical risk minimization are known to be often non-robust to small, worst-case perturbations known as adversari ...

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Modified capillary number to standardize droplet generation in suction-driven microfluidics

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In droplet microfluidic devices with suction-based flow control, the microchannel geometry and suction pressure at the outlet govern the dynamic properties of the two phases that influence the droplet generation. Therefore, it is critical to understand the ...

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