Zobrazeno 1 - 10
of 371
pro vyhledávání: '"pure greedy algorithm"'
Autor:
Qin Guo, Binlei Cai
Publikováno v:
Electronic Research Archive, Vol 31, Iss 3, Pp 1387-1404 (2023)
We consider the rescaled pure greedy learning algorithm (RPGLA) with the dependent samples drawn according to a non-identical sequence of probability distributions. The generalization performance is provided by applying the independent-blocks techniq
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d1e4d9a6756f455b91c0f9768bdcaaa5
Autor:
Xu, Xu1 (AUTHOR) xuxu@cugb.edu.cn, Guo, Jinyu2 (AUTHOR) 2120210078@mail.nankai.edu.cn, Ye, Peixin2 (AUTHOR) yepx@nankai.edu.cn, Zhang, Wenhui2 (AUTHOR) 1120200017@mail.nankai.edu.cn
Publikováno v:
Mathematics (2227-7390). May2023, Vol. 11 Issue 9, p2020. 23p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Petrova, Guergana
We show that a very simple modification of the Pure Greedy Algorithm for approximating functions by sparse sums from a dictionary in a Hilbert or more generally a Banach space has optimal convergence rates on the class of convex combinations of dicti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1505.03604
Autor:
Gao, Zheming, Petrova, Guergana
We suggest a new greedy strategy for convex optimization in Banach spaces and prove its convergent rates under a suitable behavior of the modulus of uniform smoothness of the objective function.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1505.03606
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Bing Jiang1, Peixin Ye1 yepx@nankai.edu.cn
Publikováno v:
International Journal of Wavelets, Multiresolution & Information Processing. Jul2021, Vol. 19 Issue 04, p1-20. 20p.
Publikováno v:
Journal of Inequalities and Applications, Vol 2024, Iss 1, Pp 1-14 (2024)
Abstract We investigate the regression problem in supervised learning by means of the weak rescaled pure greedy algorithm (WRPGA). We construct learning estimator by applying the WRPGA and deduce the tight upper bounds of the K-functional error estim
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/28756f963e1b45c3b8e031b35ad7acb3