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求解大规模问题的多核学习正则化路径算法 下载：94 浏览：505

王梅1 李董1 孙莺萁1 宋考平2,3 廖士中4 《人工智能研究》 2018年2期

摘要:
多核学习在处理异构、不规则和分布不平坦的样本数据时表现出良好的灵活性和可解释性.针对精确正则化路径算法难以处理大规模样本数据的问题,文中提出正则化路径近似算法.根据采样分布函数进行抽样,在原始核矩阵的基础上生成近似矩阵,同时在拉格朗日乘子向量中抽取对应行,实现矩阵乘积的近似计算,提高多核学习正则化路径的求解效率.最后分析多核学习正则化路径近似算法的近似误差界和计算复杂性.在标准数据集上的实验验证文中算法的合理性和计算效率.

低秩矩阵近似与优化问题研究进展 下载：92 浏览：501

张恒敏 杨健 郑玮 ​ 《人工智能研究》 2018年2期

摘要:
首先以高维数据压缩与恢复为背景,详细阐述由香农采样理论到稀疏表示和压缩感知理论再到低秩矩阵问题的发展历程,引出低秩矩阵近似与优化问题的重要性.然后,从低秩矩阵最小化问题、低秩矩阵分解问题、低秩矩阵的优化与应用三方面对现有方法进行详细的综述.最后对当前研究的不足之处与未来的研究方向提出合理的建议.
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