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学习理论综述(I):稳定性与泛化性

A Survey on Learning Theory (I): Stability and Generalization

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【作者】 张海徐宗本

【Author】 ZHANG Hai1,2, XU Zong-ben1 (1-Institute of Information and System Sciences, Faculty of Science, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049; 2-Department of Mathematics, Northwest University, Xi’an 710069)

【机构】 西安交通大学信息科学与系统科学研究所西安交通大学信息科学与系统科学研究所 西安710049西北大学数学系西安710069西安710049

【摘要】 本文综述学习理论的新进展:学习算法稳定性与泛化性的近期研究结果。对现有主要的稳定性研究框架,如假设稳定、逐点假设稳定、一致稳定、几乎处处稳定和CVEEEloo稳定等的异同进行了比较,并进而指出学习算法稳定性及泛化性研究存在的其它亟待解决的问题。

【Abstract】 The recent developments and achievements on the learning theory: stability and generalization of learning algorithm are reviewed in this paper. The similarities and differences among the existing stability theory such as hypothesis stability, pointwise stability, uniform stability, almost everywhere stability and CVEEEloo stability are compared. Furthermore, a series of open questions on stability and generalization are also discussed.

【关键词】 学习理论算法稳定性泛化数据样本
【Key words】 learning theorystabilitygeneralizationdata sample
【基金】 国家重点基础研究计划(973)(2007CB311002);国家自然科学基金重点项目(70531030)
  • 【文献出处】 工程数学学报 ,Chinese Journal of Engineering Mathematics , 编辑部邮箱 ,2008年01期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】4
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