多尺度核方法的自适应序列学习及应用
- 期刊名字:模式识别与人工智能
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- 论文作者:汪洪桥,蔡艳宁,孙富春,赵宗涛
- 作者单位:清华大学计算机科学与技术系,第二炮兵工程学院指挥自动化系
- 更新时间:2022-04-06
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论文简介
多尺度核方法是当前核机器学习领域的一个热点.通常多尺度核的学习在多核处理时存在诸如多核平均组合、迭代学习时间长、经验选择合成系数等弊端.文中基于核目标度量规则,提出一种多尺度核方法的自适应序列学习算法,实现多核加权系数的自动快速求取.实验表明,该方法在回归精度、分类正确率方面比单核支持向量机方法结果更优,函数拟合与分类稳定性更强,证明该算法具有普遍适用性.
论文截图
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