Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust SVM Optimization in Banach spaces

論文の概要: Robust SVM Optimization in Banach spaces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08567v1
Date: Thu, 17 Feb 2022 10:32:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-18 14:55:23.574808
Title: Robust SVM Optimization in Banach spaces
Title（参考訳）: バナッハ空間におけるロバストSVM最適化
Authors: Mohammed Sbihi and Nicolas Couellan
Abstract要約: 古典的支援ベクトルマシン理論から得られる多くの結果は、バナッハ空間においてその頑健な結果に適切に一般化できることを示す。これらはRepresenter Theorem、関連する最適化問題に対する強い双対性、幾何学的解釈を含む。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We address the issue of binary classification in Banach spaces in presence of uncertainty. We show that a number of results from classical support vector machines theory can be appropriately generalised to their robust counterpart in Banach spaces. These include the Representer Theorem, strong duality for the associated Optimization problem as well as their geometric interpretation. Furthermore, we propose a game theoretic interpretation by expressing a Nash equilibrium problem formulation for the more general problem of finding the closest points in two closed convex sets when the underlying space is reflexive and smooth.
Abstract（参考訳）: バナッハ空間における二項分類の問題に不確実性が存在する場合に対処する。古典的支援ベクトルマシン理論から得られる多くの結果は、バナッハ空間においてその頑健な結果に適切に一般化できることを示す。これらはRepresenter Theorem、関連する最適化問題に対する強い双対性、幾何学的解釈を含む。さらに, 2つの閉凸集合において, 基底空間が反射的かつ滑らかなときに最も近い点を求めるより一般的な問題に対して, ナッシュ均衡問題を定式化してゲーム理論解釈を提案する。

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