论文摘要
对于数据流的处理,多任务多核学习已逐渐成为在线学习算法研究的热点,它在一定程度上可提高数据流预测的准确性。多核方法尽可能使用最少的核函数得到最好的实验效果,当数据量增大、训练模型稳定时,通过阈值限定的方法对核函数进行遗忘,从而减少基本核函数的使用个数,使得计算更加简单;对于算法的优化,通过引入一个遗忘变量,从对偶的角度来进一步优化权重更新过程,这里的权重指多个任务的共有特征权重和每个任务间的特有权重,以提高算法的收敛速度。实验部分对核函数的选取进行了较为详细的分析,通过对UCI数据集和实际的机场客流量数据集进行分析,证明该本算法的合理性和高效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 裴乐,刘群,舒航
关键词: 多任务学习,多核学习,在线学习,流数据
来源: 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 自动化技术
单位: 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
基金: 国家重点研究发展计划(涉密项目(2016QY01W0200)),国家自然科学基金(61572091),重庆市产业类重点主题专项(cstc2017zdcy-zdyfx0091),重庆市人工智能技术创新重大主题专项重点研发项目(cstc2017rgzn-zdyfx0022)~~
分类号: TP181
页码: 849-860
总页数: 12
文件大小: 962K
下载量: 82
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