¿Cómo Cubrir Los Algoritmos De Proyección De Kernel Afines?

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En qué guía, identificaremos algunas causas prácticas que pueden desencadenar algoritmos de proyección afines a menudo en el núcleo, y luego daré una pequeña número de soluciones posibles que puede contemplar para resolver este problema.

combinación

La referencia al truco del kernel mencionado e incluso a los algoritmos de proyectores afines (APA) conduce a extensiones no lineales salvajes, denominadas colectivamente aquí casi como KAPA. Este documento es una extensión de un estudio asociado con mayor frecuencia con el Kernel Least Mean Squares (KLMS) recientemente introducido. KAPA hereda la misma simplicidad y la naturaleza integrada de KLMS, reduciendo el ruido de gradiente y mejorando la acción. Curiosamente, proporciona un sistema unificador para varias redes neuronales, incluido el discernimiento, los algoritmos de kernel de mínimos cuadrados, el kernel de adaline, el kernel de escudo de viento deslizante de mínimos cuadrados recursivos (KRLS) y la regularización. De esta manera, se puede obtener mucha información sobre las muchas relaciones amorosas fundamentales y las compensaciones entre complejidad y gesta. Varias simulaciones destacan su aplicabilidad variable.

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Algoritmos en proyección del kernel afín

Weifeng Liu y Jos

e C.Pr

ıncipe

Resumen

algoritmos de proyección afines al kernel

La combinación de algunos de los famosos trucos del kernel y el algoritmo de proyección perfecta (APA) da como resultado una gran no linealidad

Las extensiones nombradas aquí son KAPA. Este tejido es un estudio de seguimiento de muchos de los algoritmos presentados recientemente.

Raíz cuadrática media (KLMS). KAPA hereda la naturaleza directa al punto en línea y externa de KLMS al tiempo que reduce la inclinación de los elementos

Ruido, mayor productividad. Curiosamente, todo esto proporciona un buen modelo para muchos métodos de métodos neuronales,

incluyendo reglas de mínimos cuadrados del kernel, kernel Adaline, kernel de ventana deslizante recursiva (KRLS) típicamente cuadrados

y la regulación de las emisoras. De esta manera, puedes obtener toneladas de información sobre el cariño básico entre ellos y

.

Compromiso entre, digamos, complejidad computacional y rendimiento. Varias simulaciones le brindan su amplia aplicabilidad.

Condiciones de indexación

Reglas básicas y métodos de proyección mejorados.

Yo. PRESENTACIÓN

Una base geométrica fuerte, aplicaciones amplias y exitosas son casi siempre muy populares entre los métodos nucleares. Desde

El famoso truco detrás de muchos procedimientos lineales ha sido rediseñado en espacios de Hilbert multidimensionales repetidos del kernel

(RKHS) para obtener información adicional, potentes extensiones no lineales que incluyen la mayor parte del componente principal Permitir máquinas vectoriales [1]

Análisis [2], mínimos cuadrados recursivos [3], criterios hebreos [4], Adaline [5], etc.

Recientemente, se ha propuesto el nuevo algoritmo especial KLMS (Least Mean Square Kernelized) [6], donde genera implícitamente

Una poderosa red de funciones de base radial (RBF) con una estrategia de aprendizaje precisa, similar a las redes de distribución de recursos

(RAN) diseñado por Platt [7]. Las reglas de proyección Kernelized Afine (KAPA) se promueven como una mejora poderosa

Por primera vez en este artículo, reformulando cada una de nuestras técnicas de proyección afín (APA) [8] a partir del consenso general

Releyendo los espacios de Kernel Hilbert (RKHS). Los algoritmos son todos nuevos en línea, simples, reducen significativamente el gradiente de tono

Reduce el nivel de ruido en comparación con el KLMS principal y, por lo tanto, ayuda a aumentar la productividad.

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  • Más sorprendentemente, capa se reduce en gran medida al núcleo de una gran ventana deslizante recursiva de mínimos cuadrados (KLMS)

    Secciones más pequeñas (SW-KRLS), kernel Adaline y sistemas de regularización de televisión en casos especiales de longitud. Entonces esto permite

    Manuscrito recibido el 25 de septiembre del 3er año. Autores del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Florida,

    algoritmos de pantalla de proyector afines al núcleo

    Gainesville, FL 32611 EE. UU., teléfono: 352-392-2682, fax: 352-392-0044 (correo electrónico: [email protected]fl. edu, [email protected]fl.edu).