文献

J-GLOBAL ID：201602271750571121   整理番号：16A1210022

密度依存量子化カーネル最小平均二乗【Powered by NICT】

Density-dependent quantized kernel least mean square

著者 (6件)： Xi Bao (School of Electrical and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, China, 710049) ,  Sun Lei (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, China, 100081) ,  Chen Badong (School of Electrical and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, China, 710049) ,  Wang Jianji (School of Electrical and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, China, 710049) ,  Zheng Nanning (School of Electrical and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, China, 710049) ,  Principe Jose C. (School of Electrical and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, China, 710049)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IJCNN  ページ： 3564-3569  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： カーネル最小平均二乗は簡単で効果的な適応アルゴリズムであるが,その無制限成長ネットワークサイズに引きずら。多くの方式は,ネットワークサイズを低減するために提案されているが,入力データの分布を考慮したはほとんどない。入力データ分布はモデルスパース化および汎化性能の促進の両方の観点から一般的に重要である。本論文では,オンライン密度依存ベクトル量子化方式,その出力を適応入力データ分布に収縮しきい値を採用したを導入した。次にこのスキームを使って,平均二乗(QKLMS)最小量子化された穀粒に混合した密度依存QKLMS(DQKLMS)を開発することである。静的関数推定と短期カオス時系列予測上での実験を行い,DQKLMSの望ましい性能を実証した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 汎化 ,  ベクトル量子化 ,  *量子化
準シソーラス用語： オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 密度 ,  量子化 ,  カーネル ,  平均