আমি libsvm ব্যবহার করছি এবং আমি লক্ষ্য করেছি যে আমি যখনই svmtrain () কল করি তখন আমি একটি নতুন মডেল তৈরি করি এবং মনে হয় যে কোনও বিদ্যমান মডেলটিতে ডেটা রাখার কোনও বিকল্প নেই। এটি কি তবে সম্ভব? আমি কি শুধু লিবসভিমে এই দিকটি দেখছি না?
আমি libsvm ব্যবহার করছি এবং আমি লক্ষ্য করেছি যে আমি যখনই svmtrain () কল করি তখন আমি একটি নতুন মডেল তৈরি করি এবং মনে হয় যে কোনও বিদ্যমান মডেলটিতে ডেটা রাখার কোনও বিকল্প নেই। এটি কি তবে সম্ভব? আমি কি শুধু লিবসভিমে এই দিকটি দেখছি না?
উত্তর:
দেখে মনে হচ্ছে আপনি কোনও "ইনক্রিমেন্টাল" বা "অনলাইন" শেখার অ্যালগরিদম খুঁজছেন। এই অ্যালগরিদমগুলি আপনাকে পুরো বিষয়টিকে স্ক্র্যাচ থেকে পুনরায় প্রশিক্ষণ না দিয়ে নতুন উদাহরণ দিয়ে একটি শ্রেণিবদ্ধ আপডেট করতে দেয়।
সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলির মাধ্যমে এটি অবশ্যই সম্ভব, যদিও আমি বিশ্বাস করি যে লিবিএসভিএম বর্তমানে এটি সমর্থন করে না। এটি সহ আরও কয়েকটি প্যাকেজ যা এটি সরবরাহ করে তা একবার দেখে নেওয়া উচিত
পিএস: @ বোগদানোভিস্ট: এটি সম্পর্কে একটি দুর্দান্ত বিস্তৃত সাহিত্য রয়েছে। কেএনএন স্পষ্টত এবং তুচ্ছভাবে বর্ধনশীল। কেউ সম্ভাব্যতার পরিবর্তে গণনা সঞ্চয় করে বায়সিয়ান শ্রেণিবদ্ধগুলিকে (কিছু) বর্ধিত শ্রেণিবদ্ধে পরিণত করতে পারে। স্ট্যাগার, একিউ * এবং সিদ্ধান্ত গাছের অ্যালগোরিদমের আইডি * পরিবারের কিছু (তবে সব কিছু নয়) আমার বর্ধনের দিক থেকেও বর্ধনশীল।
অনলাইন / ইনক্রিমেন্টাল এসভিএম ইউটিলিটিগুলির বেশিরভাগটি লিনিয়ার কার্নেলের জন্য এবং আমি মনে করি এটি লিনিয়ার কার্নেলের পক্ষে যতটা কঠিন নয়।
বর্তমানে উপলব্ধ কয়েকটি উল্লেখযোগ্য অনলাইন / ইনক্রিমেন্টাল এসভিএম সরঞ্জামসমূহ:
+ লিওন বটসের লসভিএম : এটি লিনিয়ার এবং অ-লিনিয়ার উভয় কার্নেলকে সমর্থন করে। সি ++ কোড
+ বর্ডসের লর্যাঙ্ক : এটি লিনিয়ার এবং অ-রৈখিক উভয় কার্নেল সমর্থন করে। সি ++ কোড। দেখে মনে হচ্ছে লিঙ্কটি এখন ভেঙে গেছে :-(
+ + গার্টি Cauwenberghs 'কোড ক্রমবর্ধমান এবং decremental : সমর্থন উভয় রৈখিক এবং অরৈখিক কার্নেলের মতলব কোড।।
+ + ক্রিস Diehl এর ক্রমবর্ধমান SVM শিক্ষণ ।। সমর্থন উভয় রৈখিক এবং অরৈখিক কার্নেলের মতলব কোড
+ + অ্যালিস্টার শিল্টনের এসভিএম হাইভি : কেবল বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং রিগ্রেশন C সি ++ কোড
+ ফ্রান্সেসকো পার্লেলার অনলাইনএসভিআর: কেবলমাত্র রিগ্রেশন। মতলব এবং সি ++।
+ পেগাসোস : লিনিয়ার এবং ননলাইনার উভয়ই। সি এবং মতলব কোড। একটি জাভা ইন্টারফেস ।
+ ল্যাংফোর্ডের ভোপাল ওয়াব্বিট : নিশ্চিত নয় :-(
+ কোবি ক্র্যামারের এমসিএসভিএম : লিনিয়ার এবং অ-রৈখিক উভয় সি কোড
আমার কোওড়ার উত্তরে আরও একটি আপডেটেড তালিকা পাওয়া যাবে ।
আর একটি সম্ভাবনা হ'ল আলফা-বীজ । LibSVM এটি সমর্থন করে কিনা তা আমি অবগত নই। ধারণাটি হ'ল বিশাল অঙ্কের প্রশিক্ষণের ডেটাগুলি অংশগুলিতে ভাগ করা divide তারপরে আপনি প্রথম অংশে একটি এসভিএম প্রশিক্ষণ দিন। যেহেতু ফলস্বরূপ সমর্থনকারী ভেক্টরগুলি আপনার ডেটার কয়েকটি নমুনা ব্যতীত আর কিছুই নয়, আপনি সেগুলি নিয়ে যান এবং আপনার এসভিএমকে পরবর্তী খণ্ড দিয়ে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করেন। এছাড়াও, আপনি পরবর্তী পুনরাবৃত্তির (বীজ) জন্য আলফা মানগুলির প্রাথমিক অনুমান গণনা করতে সেই এসভিএম ব্যবহার করেন। অতএব, সুবিধাগুলি দ্বিগুণ: সমস্যাগুলির প্রতিটিই ছোট এবং স্মার্ট ইনিশিয়ালাইজের মাধ্যমে তারা আরও দ্রুত রূপান্তরিত করে। এইভাবে আপনি ধারাবাহিকভাবে আরও সহজ পদক্ষেপের সমাধান করার জন্য একটি বিশাল সমস্যাটিকে সহজ করে তোলেন।
আপনি যদি "ইনক্রিমেন্টাল" সমাধান খুঁজছেন তবে অন্য একটি বিকল্প এখানে পাওয়া যাবে ...
লাইব্লায়ারআইএন-এর একটি এক্সটেনশন যা বর্ধিত শিক্ষার জন্য অনুমতি দেয়।