aSMO: An SMO-Style Solver With Linear Per-Iteration Updates for Large-Scale SVM+ Training
Solver especializado para entrenar SVM+ a gran escala mediante actualizaciones eficientes por iteración.
02 / MACHINE LEARNING · SVM+ · FUSIÓN
Publicaciones científicas
Trabajos publicados en revistas internacionales. Referencias enlazadas a los DOI oficiales.
Investigación en aprendizaje automático y sistemas críticos: SVM+, programación cuadrática, algoritmos genéticos, predicción de disrupciones en tokamaks.
GAGS: parallelized genetic algorithm-based grid search for SVM + model optimization
Metaheurística paralela para optimizar los hiperparámetros de SVM+ mediante una exploración estructurada del espacio de búsqueda.
Reformulation of the SVM+ optimization problem into quadratic programming form
Reformulación del problema dual SVM+ como programación cuadrática estándar para emplear solvers numéricos optimizados.
Real-time disruption prediction in multi-dimensional spaces leveraging diagnostic information not available at execution time
Predicción de disrupciones en tokamaks mediante información privilegiada disponible durante el entrenamiento, pero no durante la operación.
Los textos describen las aportaciones de los artículos y no sustituyen sus versiones editoriales.