Tác giả: Phạm Quốc Thắng

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận án tập trung nghiên cứu và phát triển các phương pháp nhằm nâng cao hiệu năng của các mô hình học máy, đặc biệt là các phương pháp phân loại đối tượng trong ảnh. Luận án đề cập đến các mô hình RBF (Radial Basis Function) thưa, bao gồm các cách tiếp cận dựa trên hàm quyết định với lề cực đại (SVM) và dựa trên suy luận Bayes (RVM). Nghiên cứu cũng đi sâu vào phân tích độ phức tạp tính toán của các phương pháp này và đề xuất các thuật toán huấn luyện nhanh như SimpSVM và FastRVM nhằm cải thiện tốc độ xử lý và giảm thiểu tài nguyên tính toán, đặc biệt trên các tập dữ liệu lớn.

Mục lục chi tiết:

• Chương 1: Mô hình RBF thưa trong bài toán phân lớp
• Chương 2: Các thuật toán huấn luyện nhanh các mô hình RBF thưa