推广性能相关论文
核弹性网正则化算法是一个众所周知的核化的弹性网正则化算法,它有一些好的性能,比如推广性能,稀疏性能和稳定性能,我们关注更多的......
随着计算机技术的飞速发展,人类收集数据,储存数据的能力得到了极大地提高,无论是科学研究,还是社会生活的各个领域都积累了大量数......
本文分析了传统的P2P流量识别技术并指出了其存在的不足,接着详细综述了两类基于行为特征分析进行P2P流量识别的技术。总结了基于......
学习问题就是利用经验数据从给定函数集寻找待求的函数依赖关系的问题.其核心问题之一就是分析处理学习问题的各种方法(或算法)的......
传统支持向量机通常关注于数据分布的边缘样本,支持向量通常在这些边缘样本中产生。本文提出一个新的支持向量算法,该算法的支持向......
本文利用前向人工神经网络推广性能与初始权值的关系，提出了一种新颖的复合神经网络模型－选举模型复合网络，用于提高前向网络的推广性......
针对常规的前馈神经网络因采用梯度下降法进行参数学习而容易陷入局部极小值,且由于算法的局限性,其网络的推广性能较差,容易出现......
目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的，存在训练速度较慢的问题，在分类类别多的时候，会遇到很大困难，超球体多类支持向量机将超......
介绍神经网络的统计学习过程和理论,讨论基于经验风险最小化的学习理论对神经网络推广性能的影响,分析基于结构风险最小化的支持向......
采用支持向量机(SVM)方法对小波变换压缩后的非线性荧光光谱数据进行识别,对学习样本和未学习过的样本进行测试,其正确识别率均为1......
这是本刊特为海内外正在就读和学成立业的博士、博士后青年学者们开辟的一片科普园地 .深学浅著是一门德识、慧学、素质修养的学问......
推广性能是人工经网络研究的重要方向。在推广性能的研究中，改进学习算法是提高前向网络推广性能的重要方法之一。本文对一种特殊的......
分类器设计是模式识别系统的关键环节，其目的在于根据给定的观测或训练数据学习分类规则，实现对未见样本的预测，并达到尽可能好的泛化......
超球面支撑向量机是不均衡样本分类的一种重要方法.然而,目前引入间隔的超球面支撑向量机中,当一类样本集中不存在支撑向量时,两类......
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