使用凸-凹规划训练单层形态学感知机
机器学习
2024-01-05 v1
摘要
本文关注使用规范化凸-凹规划(DCCP)训练单层形态学感知机。我们引入了一种称为K-DDCCP的算法，该算法结合了Ritter和Urcid提出的现有单层形态学感知机(SLMP)模型与Charisopoulos和Maragos提出的加权规范化凸-凹规划(WDCCP)算法。所提出的训练算法利用了规范化凸-凹过程(DCCP)，并为二分类问题构建了一个非凸优化问题。为了解决这一问题，约束条件被表示为凸函数之差，从而能够应用DCCP包。实验结果证实了K-DDCCP算法在解决二分类问题上的有效性。总体而言，这项工作通过提出一种扩展了SLMP模型能力的算法，为形态学神经网络领域做出了贡献。
引用
@article{arxiv.2401.02296,
title = {Training Single-Layer Morphological Perceptron Using Convex-Concave Programming},
author = {Iara Cunha and Marcos Eduardo Valle},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.02296},
year = {2024}
}