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    基于凸優化的多核學習新算法

    1064   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 08:56:55
    多核學習(MKL)的最優化問題由經驗風險、正則項兩部分組成，其解的稀疏性取決于正則項中的權值范數。多核學習(MKL)通過多種核函數的組合，實現了對多種特征集合的表示，有利于對多源數據的處理。本發明提出的非稀疏多核學習，采用凸優化學習算法，在組內的核函數采用l1范數，相當于僅選擇最重要的核函數進行組合，以提升稀疏性；在組間采用l2范數，相當于平等地選擇處于不同子空間的核函數，以提高學習和預測的精度。這種非稀疏多核學習問題采用，Mirro-Descent(MD)方法求解，達到了既提高學習精度，又提高學習速度的目的。
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    聲明：
    “基于凸優化的多核學習新算法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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