Séparateurs à Vaste Marge pondérés en norme l2 pour la sélection de variables en apprentissage d’ordonnancement

Résumé : Les algorithmes d’apprentissage d’ordonnancement utilisent un très grand nombre de caractéristiques pour apprendre les fonctions d’ordonnancement, entraînant une augmentation des temps d’exécution et du nombre de caractéristiques redondantes ou bruitées. La sélection de variables est une méthode prometteuse pour résoudre ces enjeux. Dans cet article, nous pro- posons de nouvelles méthodes de sélection de variables en apprentissage d’ordonnancement basées sur des approches de pondération des SVM en norme l2. Nous proposons une adap- tation d’une méthode l2-AROM pour la résolution des SVM en norme l0 et un algorithme générique de pondération de la norme l2 qui résout les problèmes en norme l0 et l1. Nos ex- périmentations montrent que les méthodes proposées sont jusqu’à 7 fois plus rapides et 10 fois plus parcimonieuses que l’état de l’art, pour des qualités d’ordonnancement équivalentes.
Type de document :
Communication dans un congrès
Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2014), Mar 2014, Nancy, France. Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2014), pp.16, 2014
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Contributeur : Léa Laporte <>
Soumis le : mercredi 20 janvier 2016 - 15:54:26
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Léa Laporte, Sébastien Déjean, Josiane Mothe. Séparateurs à Vaste Marge pondérés en norme l2 pour la sélection de variables en apprentissage d’ordonnancement. Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2014), Mar 2014, Nancy, France. Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2014), pp.16, 2014. 〈hal-01259553〉

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