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  Incorporating Invariances in Non-Linear Support Vector Machines

Chapelle, O., & Schölkopf, B. (2002). Incorporating Invariances in Non-Linear Support Vector Machines. Advances in Neural Information Processing Systems, 609-616.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DF0B-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DF0C-5
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Chapelle, O1, Autor           
Schölkopf, B1, Autor           
Dietterich, Herausgeber
T.G., Herausgeber
Becker, S., Herausgeber
Ghahramani, Z., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The choice of an SVM kernel corresponds to the choice of a representation of the data in a feature space and, to improve performance, it should therefore incorporate prior knowledge such as known transformation invariances. We propose a technique which extends earlier work and aims at incorporating invariances in nonlinear kernels. We show on a digit recognition task that the proposed approach is superior to the Virtual Support Vector method, which previously had been the method of choice.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2002-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-04208-8
URI: http://books.nips.cc/nips14.html
BibTex Citekey: 1820
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Fifteenth Annual Neural Information Processing Systems Conference (NIPS 2001)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 609 - 616 Identifikator: -