F_VN_CreateSvmSgdClassifier

F_VN_CreateSvmSgdClassifier 1:

Create a linear SVM classifier using stochastic gradient descent for training. The initial reference count is set to one if a new model is created and kept, otherwise. This SVM classifier is only applicable to binary classification problems. It learns a separating hyperplane between a class with label -1 and a class with label 1. These class labels are predefined. For training, any positive class labels are mapped to 1 and any negative class labels are mapped to -1. Models of this type neither support on-line training (sample by sample) nor retraining.

Syntax

Definition:

FUNCTION F_VN_CreateSvmSgdClassifier : HRESULT
VAR_INPUT
    ipMlModel : Reference To ITcVnMlModel;
    hrPrev    : HRESULT;
END_VAR

F_VN_CreateSvmSgdClassifier 2: Inputs

Name

Type

Description

ipMlModel

Reference To ITcVnMlModel

Returns the created model (Non-zero interface pointers are reused.)

hrPrev

HRESULT

HRESULT indicating the result of previous operations (If SUCCEEDED(hrPrev) equals false, no operation is executed.)

F_VN_CreateSvmSgdClassifier 3: Return value

HRESULT

Weiterführende Informationen

Die Funktion F_VN_CreateSvmSgdClassifier erstellt ein Support Vector Machine Modell mit linearem Kernel, das im Training Stochastic Gradient Descent (SVM-SGD) verwendet.

SVM-SGD-Modelle

Dieses SVM-Klassifikator Modell ist nur auf binäre Klassifikationsprobleme anwendbar. Es lernt eine trennende Hyperebene zwischen einer Klasse mit dem Label -1 und einer Klasse mit dem Label 1. Für das Training werden alle Samples gleichzeitig benötigt (Batch-Training) und ein Nachtrainieren ist nicht möglich.

Parameter

Modell

In dem Interface Pointer ipMlModel wird das erstellte Modell zurückgegeben.

Expert-Parameter

Die Expert-Variante F_VN_CreateSvmSgdClassifierExp enthält zusätzliche Parameter.

Anwendung

Ein SVM-SGD-Modell zur Klassifikation kann z.B. so erstellt werden:

hr := F_VN_CreateSvmSgdClassifier(
    ipMlModel   := ipMlModel,
    hrPrev      := hr);

Required License

TC3 Vision Machine Learning

System Requirements

Development environment

Target platform

PLC libraries to include

TwinCAT V3.1. 4024.44 or later

PC or CX (x64) with PL50, e.g. Intel 4-core Atom CPU

Tc3_Vision