Fugu-MT 論文翻訳(概要): Implementation of Support Vector Machines using Reaction Networks

論文の概要: Implementation of Support Vector Machines using Reaction Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19115v1
Date: Mon, 24 Mar 2025 20:09:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-26 16:50:35.126233
Title: Implementation of Support Vector Machines using Reaction Networks
Title（参考訳）: 反応ネットワークを用いた支持ベクトルマシンの実装
Authors: Amey Choudhary, Jiaxin Jin, Abhishek Deshpande,
Abstract要約: サポートベクターマシン(SVM)はデータ分類の強力なツールであり、VC理論を利用して高次元のデータと小さなデータセットを効果的に処理する。本稿では,SVM の重要な計算面をモデル化するために,反応ネットワークダイナミクスの定常挙動を利用して,SVM の実装のための反応ネットワークスキームを提案する。
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License:
Abstract: Can machine learning algorithms be implemented using chemical reaction networks? We demonstrate that this is possible in the case of support vector machines (SVMs). SVMs are powerful tools for data classification, leveraging VC theory to handle high-dimensional data and small datasets effectively. In this work, we propose a reaction network scheme for implementing SVMs, utilizing the steady-state behavior of reaction network dynamics to model key computational aspects of SVMs. This approach introduces a novel biochemical framework for implementing machine learning algorithms in non-traditional computational environments.
Abstract（参考訳）: 化学反応ネットワークを用いて機械学習アルゴリズムを実装できるのか? サポートベクトルマシン(SVM)の場合、これが可能であることを実証する。 SVMはデータ分類のための強力なツールであり、VC理論を利用して高次元のデータと小さなデータセットを効果的に処理する。本研究では,SVM の重要な計算面をモデル化するために,反応ネットワークダイナミクスの定常挙動を利用する,SVM の実装のための反応ネットワークスキームを提案する。このアプローチは、非伝統的な計算環境で機械学習アルゴリズムを実装するための新しい生化学フレームワークを導入する。

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