Hyper-parameter optimization for manifold regularization learning : Otimização de hiperparâmetros para aprendizado do computador por regularização em variedades

Hyper-parameter optimization for manifold regularization learning : Otimização de hiperparâmetros para aprendizado do computador por regularização em variedades

Cassiano Otávio Becker

DISSERTAÇÃO

Inglês

T/UNICAMP B388h

[Otimização de hiperparâmetros para aprendizado do computador por regularização em variedades]

Campinas, SP : [s.n.], 2013.

74 f. : il.

Orientador: Paulo Augusto Valente Ferreira

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: Esta dissertação investiga o problema de otimização de hiperparâmetros para modelos de aprendizado do computador baseados em regularização. Uma revisão destes algoritmos é apresentada, abordando diferentes funções de perda e tarefas de aprendizado, incluindo Máquinas de Vetores de Suporte,...

Abstract: This dissertation investigates the problem of hyper-parameter optimization for regularization based learning models. A review of different learning algorithms is provided in terms of different losses and learning tasks, including Support Vector Machines, Regularized Least Squares and their...

Hyper-parameter optimization for manifold regularization learning : Otimização de hiperparâmetros para aprendizado do computador por regularização em variedades

Cassiano Otávio Becker


										

Hyper-parameter optimization for manifold regularization learning : Otimização de hiperparâmetros para aprendizado do computador por regularização em variedades

Cassiano Otávio Becker

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