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任正平

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供职机构：中国石油大学（北京）机械与储运工程学院自动化研究所更多>>
发文基金：中国石油大学(北京)基础学科研究基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇稀疏化
  • 1篇马尔科夫

机构

  • 1篇中国石油大学...
  • 1篇中国科学院软...

作者

  • 1篇罗雄麟
  • 1篇刘建伟
  • 1篇刘泽宇
  • 1篇任正平

传媒

  • 1篇自动化学报

年份

  • 1篇2015
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排序方式：
两两关系马尔科夫网的自适应组稀疏化学习
2015年
稀疏化学习能显著降低无向图模型的参数学习与结构学习的复杂性,有效地处理无向图模型的学习问题.两两关系马尔科夫网在多值变量情况下,每条边具有多个参数,本文对此给出边参数向量的组稀疏化学习,提出自适应组稀疏化,根据参数向量的模大小自适应调整惩罚程度.本文不仅对比了不同边势情况下的稀疏化学习性能,为了加速模型在复杂网络中的训练过程,还对目标函数进行伪似然近似、平均场自由能近似和Bethe自由能近似.本文还给出自适应组稀疏化目标函数分别使用谱投影梯度算法和投影拟牛顿算法时的最优解,并对比了两种优化算法进行稀疏化学习的性能.实验表明自适应组稀疏化具有良好的性能.
刘建伟任正平刘泽宇黎海恩罗雄麟
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