کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4946771 | 1439419 | 2016 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Piece-wise quadratic approximations of arbitrary error functions for fast and robust machine learning
ترجمه فارسی عنوان
تقریبهای درجه دو قطبی از توابع خطای دلخواه برای یادگیری سریع و قوی دستگاه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تقریبی داده ها، پتانسیل غیرقابل جابجایی، اجزای اصلی، خوشه بندی رگرسیون منظم، رگرسیون گسسته،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Most of machine learning approaches have stemmed from the application of minimizing the mean squared distance principle, based on the computationally efficient quadratic optimization methods. However, when faced with high-dimensional and noisy data, the quadratic error functionals demonstrated many weaknesses including high sensitivity to contaminating factors and dimensionality curse. Therefore, a lot of recent applications in machine learning exploited properties of non-quadratic error functionals based on L1 norm or even sub-linear potentials corresponding to quasinorms Lp (0
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 84, December 2016, Pages 28-38
Journal: Neural Networks - Volume 84, December 2016, Pages 28-38
نویسندگان
A.N. Gorban, E.M. Mirkes, A. Zinovyev,