کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4608525 1631466 2016 25 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-penalty regularization in learning theory
ترجمه فارسی عنوان
مقررات چند مجازات در نظریه یادگیری
کلمات کلیدی
تئوری یادگیری، یادگیری منیفولد، مقررات چندین پنالتی، ارزیابی خطا، انتخاب پارامتر انطباق
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه ریاضیات آنالیز ریاضی
چکیده انگلیسی

In this paper we establish the error estimates for multi-penalty regularization under the general smoothness assumption in the context of learning theory. One of the motivation for this work is to study the convergence analysis of two-parameter regularization theoretically in the manifold learning setting. In this spirit, we obtain the error bounds for the manifold learning problem using more general framework of multi-penalty regularization. We propose a new parameter choice rule “the balanced-discrepancy principle” and analyze the convergence of the scheme with the help of estimated error bounds. We show that multi-penalty regularization with the proposed parameter choice exhibits the convergence rates similar to single-penalty regularization. Finally on a series of test samples we demonstrate the superiority of multi-parameter regularization over single-penalty regularization.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Complexity - Volume 36, October 2016, Pages 141–165
نویسندگان
, ,