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A Non-parametric Fisher Kernel

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Pau Figuera
Pablo García Bringas
Erschienen in
Hybrid Artificial Intelligent Systems
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel führt einen nichtparametrischen Fisher-Kernel für Klassifizierungsprobleme ein, der die Beschränkungen traditioneller Methoden behandelt, die auf asymptotischen Hypothesen und unbekannten Verteilungen beruhen. Durch Nutzung der nicht negativen Matrixfaktorisierung (NMF) und der Kullback-Leibler-Divergenz (KL) leiten die Autoren einen Kern ab, der konsistente Klassifizierungsergebnisse liefert. Der wichtigste Beitrag ist die Fähigkeit, unter bestimmten Bedingungen mit einem beliebigen kleinen Fehler zu klassifizieren. Das Kapitel ist so strukturiert, dass es den Leser durch den Ableitungsprozess führt, von der Erlangung von NMF-Formeln bis hin zur Demonstration der Bedingungen für Klassifizierungsfehler. Praxisbeispiele aus dem UCI-Repository veranschaulichen die Fähigkeiten des Kernels und verdeutlichen sein Potenzial für Anwendungen in der realen Welt.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
A Non-parametric Fisher Kernel
Verfasst von
Pau Figuera
Pablo García Bringas
Copyright-Jahr
2021
Buch
Hybrid Artificial Intelligent Systems

Print ISBN: 978-3-030-86270-1

Electronic ISBN: 978-3-030-86271-8

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-86271-8_38
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