论文摘要
聚焦于具有Hub的网络结构学习问题。在邻域选择框架下,基于Hub网络的特点在模型中加入L1和L2正则子,从而分别引入网络的稀疏性先验和Hub网络的组先验,使所得网络更容易产生Hub。对于所得模型,采用坐标下降法求解。模拟数据和实际数据实验表明所提模型在参数估计、模型选择方面的有效性和实用性,并说明了调控参数对模型的影响。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张重阳,郭骁,张海
关键词: 图模型,网络,邻域选择
来源: 西北工业大学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 西北大学数学学院,中国西安卫星测控中心,宇航动力学国家重点实验室
基金: 国家自然科学基金(11571011)资助
分类号: TP181;O212.1
页码: 1320-1325
总页数: 6
文件大小: 3011K
下载量: 30
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