具有双重稀疏机制的在线学习算法

魏波; 吴瑞峰; 张文生; 吕敬钦; 王莹莹; 夏学文

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具有双重稀疏机制的在线学习算法

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cqvip:针对大数据背景下数据分类问题,已有的在线学习算法通常引入L_1范数正则化增强预测模型的稀疏性,但单一的正则化约束不能高效的获取稀疏模型.基于此,提出了一种具有双重稀疏机制的在线学习算法(an online learning algorithm with dual sparse mechanisms,DSOL).在DSOL算法中,一方面利用L_(1/2)正则化项约束目标函数以增强预测模型的稀疏性,提高算法的泛化性能.另一方面用改进的梯度截取法对数据特征进行选择,有效稀疏化预测模型.通过L_(1/2)正则化与改进的梯度截取策略的有机融合,有效利用了历史数据信息,提高了算法分类数据的性能.通过与另4种代表性稀疏在线学习算法在9个公开数据集的实验对比表明DSOL算法对数据分类的准确性更高.

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来源
《电子学报》 |2019年第10期|2202-2210|共9页
作者
魏波; 吴瑞峰; 张文生; 吕敬钦; 王莹莹; 夏学文;
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作者单位

华东交通大学软件学院江西南昌330013;

中国科学院自动化研究所北京100190;

华东交通大学人文社会科学学院江西南昌330013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
大数据; 在线学习; 稀疏性; L1/2范数; 平均梯度;

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