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大规模核学习理论与算法研究

2017年 基础理论
  • 成果简介
　　本项目针对大规模非线性学习问题引入核方法，研究纵横多向上的信息分布的不均匀性，构造局部学习、稀疏全局学习策略，设计自适应在线学习机制，创建动态记忆与遗忘机制等，并设计相应算法在相关实际问题上验证，结果表明该项目所拟核学习理论与算法是一次较为成功的科学尝试。项目所得系列研究成果在一定程度上能有效解决大规模非线性核学习方法中计算与存储成本高、学习与应用代价大、问题规模适应性差等问题，实现学习效率与...
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