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辽宁省教育厅高等学校科学研究项目(0908-330006)
作品数:
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相关作者:
孟佳娜
马玉梅
刘力军
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相关机构:
大连民族学院
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Stiefel流形上沿测地线搜索的自适应主(子)分量分析对偶学习算法
2014年
神经网络在线提取子分量并不成功。基于Oja-Brockett-Xu并行神经网络拓扑结构,通过紧致Stiefel流形上加权Rayleigh商目标函数的优化框架,提出一个通过改变搜索方向并行提取主分量和子分量的自适应对偶学习算法。在正交矩阵群上采用基于右平移不变的Killing度量,通过在单位元处基于指数映射的测地线搜索,得到Stiefel流形上主(子)分量分析的对偶学习算法,提出的算法通过简单的变换步长参数符号,从主分量分析切换至子分量分析,权值矩阵在任意迭代时刻保持正交归一性。数值仿真验证了该算法的有效性。
刘力军
马玉梅
孟佳娜
关键词:
主分量分析
对偶学习
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