Transcript SVM (PPS) - reussirlem1info

Master 2 RFIA
Module: Optimisation Avancée
Exposé sur:
Support Vector Machines
Présenté par :
BEKHELIFI Okba
Responsable du module:
PR. BENYETTOU Mohamed
Année universitaire:
2012-2013
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1. Introduction
2. Définition
3. Historique
4. Domaines d’application
5. Principes
6. Implémentation
7. Exemple d’application
8. Avantages & Inconvénient
9. Conclusion
Références
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Face aux exigences progressives de la
résolution des problèmes de classification les
méthodes classiques dévoiles des limites
Besoin de nouveaux techniques et méthodes
Apparition des SVMs avec des approches
différentes pour apprentissage supervisé
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Support Vector Machines ou maximum margin
classifier
Techniques d’apprentissage supervisé fondées
sur la théorie d’apprentissage statistique.
Application de SRM(structural risk
minimization ): trouver un séparateur qui
minimise la somme de l’erreur de
l’apprentissage
2 notion de base: marge maximale & méthode a
Kernel
• 1974 Vapnik et Chervonenkis fondent le domaine d’apprentissage
statistique.
•1979 la 1ére édition de l’ouvrage «Estimation of Dependences
Based on Empirical Data” par Vapnik & Chervonenkis (en langue russe)
•1982 traduction de l’ouvrage «Estimation of Dependences
Based on Empirical Data” en Anglais par Vapnik.
Vladimir Vapnik
•1992 pour la COLT 92 : proposition d’utilisation de la Kernel
Trick d’Aizerman par Boser, Guyon and Vapnik.
•1995 introduction du classifieur a marge souple (soft margin) par Vapnik & Cortes, la
naissance officielle des SVMs.
•1998 1ére critique sur les SVMs montrant la limite de la marge dure, Bartlett and
Shawe-Taylor
•2000 Démonstration des limites de la soft margin, Shawe-Taylor and Cristianini.
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- Reconnaissance de formes/Classification :
Vision Machine: Identification de visage, reconnaissance d’expression faciale :
Surpasse les approches alternatives (1.5% taux d’erreur) [5]
Reconnaissance des chiffres manuscrits: les résultats d’USPS (service de la
poste des états unis) databatse comparable à la meilleure approche (1.1%
taux d’erreur) [6]
Catégorisation de texte : un exemple populaire est le corpus de texte de
l’agence Reuteurs qui a collecté 21450 documents d’information datant de
1997 et les a partitionnés en 135 catégories différentes. [6]
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Bioinformatique: prédiction de la structure des
protéines, prédiction du progrès d’une maladie. [5]
Régression: estimation et prédiction des valeurs
des fonctions [6]
Vers l’utilisation des SVMs pour des problèmes
d’apprentissage non supervisé:
Clustering ,Novelty detection (détection de
nouveautés)
Motivation:
Comment séparer
Ces 2 classes de
Points?
 Exemples
d’apprentissage
{Xi,Yi } pour i=1…n
avec Xi∈ R
Et Yi ∈ {-1,1},
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Infinité de
solution :
séparateurs
linéaires, lequel
va minimiser
l’erreur
d’apprentissage?
H : espace a dimension N
Hyperplan séparateur : {x ∈
H/ <w, x>+b=0}, w ∈H, b ∈ R
W: vecteur orthogonal a H
b: biais (offset)
(w,b) ∈ H x R sont appelé
forme canonique d’hyperplan
(ou hyperplan conanique) si :
Pour x1…xm ∈ H :
min|<w,x>+b|=1 i=1..m
[6]
Sur un espace H, pour un hyperplan
{x ∈ H/ <w, x>+b=0} on appelle :
Marge : ρ (x,y)=(y(<w,x>+b))/||w||
min ρ (xi,yi)=min (yi(<w,xi>+b))/||w||
Distance minimale entre l’hyperplan optimal et
l’hyperplan canonique = Distance entre
l’hyperplan et les points les plus proches
Soit x1 et x2 deux points ∈ hyperplans
canoniques respectivement
<w , x1>+b =+1
< w,x2 >+b = -1
on déduit que : <w, (x1-x2)> = 2.
pour l’hyperplan séparateur: <w, x>+b=0
Le vecteur normal est: w/||w||
Distance entre x1-x2 = Projection de <w, (x1-x2)>
sur l’hyperplan:=> <w, (x1-x2)> /||w||
=>2/||w|| (marge maximale)
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Distance entre x1 (ou x2) et l’hyperplan optimal
= 1/||w||
 Maximiser la marge =>
minimiser ½ ||w||²
Sous contrainte yi(<w,xi>+b)>=1
i=1..m
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=>Problème d’optimisation!
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Relaxation lagrangienne:
αi: représentent les multiplicateurs de Lagrange
cherchez l’extremum de L(w,b, α)
 Calculer les dérivées selon w et b, sous conditions de KKT
(Karush-Kuhn-Tucker):
yi(<w,xi>+b)>=1
αi yi(<w,xi+b>)=0
αi>=0
Les données xi pour lesquels αi >0 sont appelées vecteur de
support, ces points déterminent les frontières de la marge et
ainsi contribuent a la détermination de l’hyperplan
séparateur optimale.
On remplace les résultat dans L(w,b, α) on obtient:
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Le problème primal est formulé par son dual :
Trouver un séparateur linéaire optimal revient
à résoudre ce problème de programmation
quadratique ou les sont αi calculable est le w
déduits a partir de l’équation (3).
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On remplaçant la valeur de w de l’équation (3)
dans la fonction de décision on obtient :
Ce qui montre l’utilité des vecteurs à support
dans la phase de généralisation, ou le x
présente une donnée.
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Les SVMs présentés traitent que des problèmes de
classification linéairement séparable, en réalité les
problèmes de classification sont généralement non
linéairement séparables, on distingue 2 types de problèmes
non linéairement séparables a 2 classes :
Une mal classification de données bruitées c.-à-d. certains
exemples se trouvent à l’intérieur de la marge, l’introduction
de marge souple a pour but de résoudre ce problème. [5]
les données d’apprentissage forment des nuages de points,
généralement il peut y avoir un séparateur linéaire pour ce
cas après un changement de dimension de l’espace, cette
méthode utilise la projection vers un autre espace et le
Kernel trick. [6]
la relaxation de la contrainte qui
determine la bonne classification des
exemples est formulée par l’introduction
des variables auxillieres dites « variable
de ressorts » (Slack Variables) , la
contrainte devient ainsi :
Ou les valeurs des variable a ressort
représente 3 cas :
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La fonction objective devient:
C représente une constante déterminante du
compromis entre les deux objectifs opposés : la
minimisation de l’erreur et la maximalisation de la
marge, la sélection de C reste intuitive vue
qu’aucune méthode n’a était introduite pour le
faire.[6]
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La formulation dual du problème est similaire
a celle du cas linéairement séparable sauf que
les multiplicateurs de Lagrenge deviennent
bornés par C.
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Les limite de l’approche a marge souple
s’expose avec les données non linéairement
séparable a tout point de l’espace.
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Fonction de Projection:
D’où la fonction objective du problème
d’optimisation sera reformulé comme :
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Le produit scalaire imposé par la projection est plus
complexe et très coûteux en calcul due a la grande
dimension de ϕ, d’autres fonctions dites fonction Kernel
peuvent réaliser ce calcul sans faire de projection explicite
vers d’autres espaces, l’utilisation de fonction Kernel pour
éviter la projection est connu sous le nom de « Kernel
Trick ».[6]
Une fonction Kernel (noyau) est définie comme :
Pour remplacer la fonction de projection une fonction
Kernel doit vérifier le théorème de Mercer qui
énonce qu’une fonction Kernel représente le
produit scalaire si elle est définie positive.
Des exemples des fonctions Kernel :
 -Noyau Polynomial de degree d :
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Noyau RBF avec longueur :
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Noyau Sigmoïd avec paramétres k et :

Avec l’aide du Kernel trick le problème
d’optimisation est formulé comme :
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La plupart des problèmes de classification sont
a multi classe, les SVMs ont étaient conçu
initialement pour résoudre des problèmes de
classification a deux classes, en revanche
d’autres méthodes ont permis l’extension des
approches SVM pour traiter ce type de
problème.
Connu sous le nom de classification un contre un (one versus
one), dans cette méthode on détermine un classifieur pour
chaque pair de classe, pour M classe on aura
séparateurs
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Pour effectuer l’apprentissage d’un SVM la manière la
plus simple est de résoudre le problème de
programmation quadratique formulé a l’aide d’un
Solver de programmation quadratique, comme étant
un problème standard de la théorie d’optimisation, une
variété de ressources logicielle existe pour la
Programmation Quadratique (QP) (exemple : le
QUADPROG de MATLAB).
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On trouve d’autres implémentations des SVMs
comme package libre :
-SVMlight
-LIBSVM
-SimpleSMV
-Quelques Toolbox de Matlab comportent des
implémentations des SVMs (exemple : la
ToolBox Bioinformatics)
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Une méthode simple de décomposition appelé
« méthode de chunking » commence par un
sous-ensemble arbitraire de données, et résout
le problème pour ses q exemples, les vecteurs a
support extrait de ce sous-ensemble sont
ajoutés au 2éme part de données, le processus
se répète jusqu'à la détermination de tout les
vecteurs a support. [5]
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la décomposition permet seulement a travailler
avec un ensemble de taille égale a 2, résoudre un
problème programmation quadratique de taille de
2 peut se faire analytiquement, donc cette méthode
évite l’utilisation d’un Solver numérique de QP, le
compromis est que les pairs d’exemples optimisé
de cette façon sont itéré plusieurs fois, l’exigence
est que la base de l’algorithme est qu’une simple
formule analytique, donc le temps d’exécution est
réduit.
L’avantage de cette méthode est que la dérivation
et l’implémentation sont simples. [5]
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Notre exemple d’application des SVMs présente une comparaison entre un
Perceptron et un SVM en phase d’apprentissage pour un problème de
classification linéaire.
Exemple d’apprentissage : points a(x1,x2).
Nombre d’exemples : 454
Classes : 2 désigné par +/- 1
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- Perceptron: 1couche d’entrée à 2 neurones, couche de sortie un seul neurone.
- Fonction de décision : tangente hyperbolique.
- Algorithme d’apprentissage : Widrow-Hoff
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SVM linéaire a marge dure.
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Implémentation sous MATLAB
Temps de calcul pour le Perceptron : 46.86 sec
Tempe de calcul pour le SVM : 3.93 sec
Avantages:
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Absence d’optimum local.
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contrôle explicite du compromis entre la
complexité du classifieur et l’erreur.
Possibilité d’utilisation de structure de données
comme les chaines de caractères et arbres comme
des entrées.
traitement des données a grandes dimensions.
Inconvénients :
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Demande des données négatives & positives en
même temps.
Besoin d’une bonne fonction Kernel.
Problèmes de stabilité des calculs dans la
résolution de certains programme quadratique
a contraintes.
Les SVMs présentent un alternatif utile aux
différentes méthodes de classification classique,
leurs principes de vaste marge et fonction
Kernel les permettent de réaliser des taux de
classification et de minimisation très
importants.
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[1] Vojislav Kecman, “Learning and Soft Computing Support Vector Machines, Neural
Networks, and Fuzzy Logic Models”, the MIT Press 2001
[2] L. Bottou et al. “Comparison of classifier methods: a case study in handwritten digit”
recognition. Proceedings of the 12th, IAPR International Conference on Pattern
Recognition, vol. 2,
[3] Martin Law “A simple introduction to support vector machines”, Lecture for CSE 802
(note de cours), Department of Computer Science and Engineering, Michigan State
University 2011
[4] History of Support Vector Machines [en ligne].
<http://www.svms.org/history.html> (9/11/2012)
[5] Colin Campbell, Yiming Ying “Learning with Support Vector Machines, SYNTHESIS
LECTURES ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING #10”,
Morgan & Claypool publishers 2011
[6] Bernhard Scholkopf, Alexander J. Smola “Learning with Kernels, Support Vector
Machines, Regularization, Optimization, and Beyond”, the MIT Press 2002