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COMID(Composite Objective MIrror Descent)是一种能够保证L1正则化结构的在线算法,其随机收敛速率可由在线算法的regret界直接得到,但其最终解是T次迭代平均的形式,稀疏性很差.瞬时解具有很好的稀疏性,因此分析算法的瞬时收敛速率在随机学习中变得越来越重要.本文讨论正则化非光滑损失的随机优化问题,当正则化项为L1和L1+L2时,分别证明了COMID的瞬时收敛速...
针对合同网协议协商机制缺乏问题求解质量与效率分析的情况, 设定假设条件, 构建马尔可夫链模型, 得出了利用目前已有的合同类型无法保证全局收敛的结论. 在此基础上, 提出了变邻域合同系的概念, 通过分析控制方式对收敛性的影响, 得出了集中式控制可以保证全局收敛以及分布式控制以概率保证全局收敛的结论, 并设计了概率的计算方法. 采用Doebin 理论, 对应用变邻域合同系的收敛速率进行分析, 得出了集...
Brown运动连续模在Holder范数下的收敛速率
Brown运动连续模 Holder范数 大偏差和小偏差 泛函极限的收敛速率
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2009/9/21
应用Brown运动在Holder范数下的大偏差和小偏差得到了Brown运动连续模在Holder范数下的泛函极限的收敛速率.
基于$\alpha$\,-混合序列的学习机器一致收敛速率的界
学习机器 一致收敛 混合序列
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2008/11/25
Vapnik, Cucker和Smale已经证明了, 当样本的数目趋于无限时, 基于独立同分布序列学习机器的经验 风险会一致收敛到它的期望风险\bd 本文把这些基于独立同分布序列的结果推广到了$\alpha$\,-混合序列, 应用Markov不等式得到了基于$\alpha$\,-混合序列的学习机器一致收敛速率的界
随机元的对数定律的收敛速率
对数定律 B值随机元
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2007/12/10
该文讨论了Banach空间中部分和的对数定律和依赖随机变量的随机指数部分和的收敛速率,关于该收敛速率给出充要条件,推广了有关文中的结果.