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Kernel functions

Aber wir können sogenannte Kernel-Functions benutzen. Diese müssen die Mercer-Bedingung erfüllen. Mit der Kernelfunction können wir die Duale Form und die Decision Function dann doch berechnen:
Maximiere

\begin{displaymath}D(\vec{\alpha})=\sum^{l}_{i=1}\alpha_{i}-\frac{1}{2}\sum^{l}_{i,j=1}\alpha_{i}\alpha_{j}y_{i}y_{j}\,k(\vec{x}_{i},\vec{x}_{j})\end{displaymath}

Decision Function ist

\begin{displaymath}f(\vec{z})=sgn\left(\sum^{l}_{i=1}\alpha_{i}y_{i}\,k(\vec{z},\vec{x}_{i})+b \right)\end{displaymath}

Beispiele für Kernel Functions:
  • Polynom Klassifikation

    \begin{displaymath}k(\vec{z},\vec{x}_{i})=(\vec{z}\cdot \vec{x}_{i})^{d}\end{displaymath}

  • RBF

    \begin{displaymath}k(\vec{z},\vec{x}_{i})=\exp(-\vert\vert\vec{z}-\vec{x}_{i}\vert\vert^{2}/c)\end{displaymath}

  • MLP

    \begin{displaymath}k(\vec{z},\vec{x}_{i})=\tanh (\vec{g}(\vec{z}\cdot \vec{x}_{i})+s)\end{displaymath}