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Refined Rademacher Chaos Complexity Bounds with Applications to the Multikernel Learning Problem

机译:改进的Rademacher混沌复杂度界限及其在多核学习问题中的应用

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摘要

Estimating the Rademacher chaos complexity of order two is important for understanding the performance of multikernel learning (MKL) machines. In this letter, we develop a novel entropy integral for Rademacher chaos complexities. As compared to the previous bounds, our result is much improved in that it introduces an adjustable parameter ∈ to prohibit the divergence of the involved integral. With the use of the iteration technique in Steinwart and Scovel (2007), we also apply our Rademacher chaos complexity bound to the MKL problems and improve existing learning rates.
机译:估计Rademacher混沌二阶复杂度对于理解多核学习(MKL)机器的性能很重要。在这封信中,我们为Rademacher混沌复杂性开发了一个新的熵积分。与先前的边界相比,我们的结果有了很大的改进,因为它引入了可调整的参数ε来阻止所涉及积分的散度。通过在Steinwart和Scovel(2007)中使用迭代技术,我们还将Rademacher混沌复杂性应用于MKL问题,并提高了现有学习率。

著录项

  • 来源
    《Neural computation》 |2014年第4期|739-760|共22页
  • 作者

    Yunwen Lei; Lixin Ding;

  • 作者单位

    State Key Lab of Software Engineering, School of Computer, Wuhan University, Wuhan 430072, China;

    State Key Lab of Software Engineering, School of Computer, Wuhan University, Wuhan 430072, China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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