稀疏低秩双线性判别模型及其应用

稀疏低秩双线性判别模型及其应用

ID:37619279

大小:247.57 KB

页数:8页

时间:2019-05-26

稀疏低秩双线性判别模型及其应用_第1页
稀疏低秩双线性判别模型及其应用_第2页
稀疏低秩双线性判别模型及其应用_第3页
稀疏低秩双线性判别模型及其应用_第4页
稀疏低秩双线性判别模型及其应用_第5页
资源描述:

《稀疏低秩双线性判别模型及其应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、ISSN1673-9418CODENJKYTA8E-mail:fcst@vip.163.comJournalofFrontiersofComputerScienceandTechnologyhttp://www.ceaj.org1673-9418/2010/04(07)-0654-08Tel:+86-10-51616056DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.2010.07.009*稀疏低秩双线性判别模型及其应用+蒋琳,谭晓阳,刘俊南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京210016

2、*SparseLowRankBilinearDiscriminativeModelanditsApplication+JIANGLin,TANXiaoyang,LIUJunCollegeofComputerScience&Technology,NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics,Nanjing210016,China+Correspondingauthor:E-mail:ljiang2008@126.comJIANGLin,TANXiaoyang,LI

3、UJun.Sparselowrankbilineardiscriminativemodelanditsapplication.JournalofFrontiersofComputerScienceandTechnology,2010,4(7):654-661.Abstract:“Highdimensionalityandsmallsizesamples”iswidelyencounteredinmanyrealworldmachinelearningapplications.Lowrankapproxi

4、mationtoparametricmatrixhasrecentlybeenproventobeaneffectivemethodtocontrolthecomplexityofmodels.Mostofthepreviouslowrankmethodsarerequiredtospecifythetargetrankbyhandbeforehand(e.g.,principalcomponentanalysis),however,imposingthesparsityconstraintsonthe

5、parametricmatrixcanavoidthis.Inparticular,underabilineardiscriminativeframework,decomposingtheparametricmatrixandsimultaneouslyconstrainingtheirrankswiththesparsity-inducingregularizationwillperformwell.Theresult-ingproblemcanbeefficientlysolvedwithcoord

6、inatedescent.Thismethodisabletotakethespatialinformationofstructureddataintoaccount,leadingtoimprovedgeneralizationcapability.Thefeasibilityandeffectivenessoftheproposedmethodisdemonstratedonasecuritybiometricapplication.Keywords:sparselowrankapproximati

7、on;bilineardiscriminativeframework;principalcomponentanalysis摘要:“高维度小样本”问题是模式识别应用中的主要障碍之一。跨越这一障碍的有效方法之一是采用参数矩阵的低秩逼近,目的是控制模型复杂度。常用的低秩逼近方法需要预先指定目标矩阵秩的大小(如主*TheNationalNaturalScienceFoundationofChinaunderGrantNo.60773060,60905035(国家自然科学基金);theNaturalScience

8、FoundationofJiangsuProvinceofChinaunderGrandNo.BK200922660(江苏省自然科学基金).Received2010-02,Accepted2010-04.蒋琳等:稀疏低秩双线性判别模型及其应用655成分分析)。提出了一种新的基于稀疏约束的低秩判别模型,此模型通过对目标参数进行矩阵分解,然后分别对子成分施加低秩(稀疏)约束,从而达到低秩逼近的目的。进一步将这一思想嵌入一个双边判别模型,并用坐标

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。