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J-GLOBAL ID：201602263276343936   整理番号：16A0082521

半無限計画法に基づく柔軟なマルチコア学習アルゴリズム【Powered by NICT】

Flexible multi-core learning algorithm based on semi-infinite programming

著者 (4件)： Liang Jun (Automotive Engineering Res. Inst.,Jiangsu Univ., Jiangsu, Zhenjiang) ,  Li Shihao (Automotive Engineering Res. Inst.,Jiangsu Univ., Jiangsu, Zhenjiang) ,  Zhang Feiyun (Automotive Engineering Res. Inst.,Jiangsu Univ., Jiangsu, Zhenjiang) ,  Chen Long (Automotive Engineering Res. Inst.,Jiangsu Univ., Jiangsu, Zhenjiang)
資料名： Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban  (Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 43  号： 8  ページ： 103-106  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2695A  ISSN： 1671-4512  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： L1and L2マルチコア判別分析の利点を考慮に基づいて,弾性正則化を導入した。柔軟なマルチコア判別分析(EM-KDA)の半無限計画法に基づいて提示した種類の学習アルゴリズムを,アルゴリズムの特徴は事前に定義された核関数の線形結合に基づいて,カーネル重みのスパース性をバランスさせるための混合ノルム正則化関数を利用した,柔軟なマルチコア判別分析を解くために半無限計画法アルゴリズムを適用して,カーネル学習を達成するために,混合正則化を通した。異なるデータセットでの実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性を実証し,実験結果は,この方法がL1and L2multicore判別式解析のスパースおよび非スパース性の性質を均衡できることを示し,他のマルチコア判別分析と比較してより良い性能を可能な限り基底核情報を使用することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 正則化 ,  *アルゴリズム ,  ノルム ,  判別分析 ,  大脳基底核 ,  核関数 ,  弾性 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： スパー ,  データセット ,  Kernel法 ,  スパース性 ,  線形結合 ,  *マルチコアプロセッサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 半無限計画法 ,  マルチコア ,  学習アルゴリズム