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L1正则化在稀疏学习的研究中起关键作用,使用截断L1正则化项往往可以获得更好的准确率,但却导致了非凸优化问题.目前,主要采用多阶段凸松弛(multi-stage convex relaxation, MSCR)算法进行求解,由于每一阶段都需要求解一个凸优化问题,计算代价较大.为了弥补上述不足,提出了一种求解截断L1正则化项非凸学习问题的坐标下降算法(Non-convex CD).该算法只需在多阶段凸松弛算法的每一阶段执行单步的坐标下降算法,有效降低了计算复杂性.理论分析表明所提出的算法是收敛的.针对Lasso问题,在大规模真实数据库作了实验,实验结果表明,Non-convex CD在取得和MSCR几乎相同准确率的基础上,求解的CPU时间甚至优于求解凸问题的坐标下降方法.为了进一步说明所提算法的性能,进一步研究了Non-convex CD在图像去模糊化中的应用问题. 相似文献
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高通量测序分析不同产地带鱼冷藏时微生物群落多样性 总被引:1,自引:0,他引:1
研究不同产地带鱼微生物群落的多样性,并探究其在冷藏过程中菌相的变化,利用高通量测序分析对产自江苏南通吕四港黄海海域和浙江舟山港东海海域的带鱼样品进行分析。结果表明:不同产地的新鲜带鱼样品菌群结构有很大差异,在属水平上,江苏南通吕四港带鱼样品中微生物主要以嗜冷菌属、栖热菌属与假交替单胞菌为主,而浙江舟山港带鱼样品中微生物菌属组成丰富,有7?种菌属的相对丰度相差不大,均为10%左右;冷藏6~8?d后,两种产地带鱼样品都以嗜冷菌属与Oceanisphaera为优势腐败菌属,两者相对丰度超过89%,对带鱼腐败变质影响显著。两种产地带鱼样品冷藏过程中细菌群落多样性及菌群结构变化,反映了带鱼在冷藏过程中潜在的卫生质量风险,可为后期带鱼冷藏过程质量安全监测及带鱼的防腐保鲜研究提供依据。 相似文献
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交替方向乘子法(ADMM)在机器学习问题研究中已有一些高效的实际应用,但为了适应大规模数据的处理和求解非光滑损失凸优化问题,文中提出对原ADMM进行改进,得到了损失函数线性化的ADMM的在线优化算法。该在线算法相较原算法具有操作简单、计算高效等特点。通过详尽的理论分析,文中证明了新在线算法的收敛性,并得到其在一般凸条件下具有目前最优的Regret界以及随机收敛速度。最后在与当今流行在线算法的对比实验中验证了新在线算法的高效可行性。 相似文献
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机器学习正面临着数据规模日益扩大的严峻挑战,如何处理大规模甚至超大规模数据问题,是当前统计学习亟需解决的关键性科学问题.大规模机器学习问题的训练样本集合往往具有冗余和稀疏的特点,机器学习优化问题中的正则化项和损失函数也蕴含着特殊的结构含义,直接使用整个目标函数梯度的批处理黑箱方法不仅难以处理大规模问题,而且无法满足机器学习对结构的要求.目前,依靠机器学习自身特点驱动而迅速发展起来的坐标优化、在线和随机优化方法成为解决大规模问题的有效手段.针对L1 正则化问题,介绍了这些大规模算法的一些研究进展. 相似文献
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交替方向乘子法(ADMM)在机器学习问题中已有一些实际应用。针对大规模数据的处理和非光滑损失凸优化问题,将镜面下降方法引入原ADMM批处理算法,得到了一种新的改进算法,并在此基础上提出了一种求解非光滑损失凸优化问题的坐标优化算法。该算法具有操作简单、计算高效的特点。通过详尽的理论分析,证明了新算法的收敛性,在一般凸条件下其具有目前最优的收敛速度。最后与相关算法进行了对比,实验结果表明该算法在保证解稀疏性的同时拥有更快的收敛速度。 相似文献
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为比较各种生物保鲜剂对冷藏带鱼的保鲜效果,考察不同生物保鲜剂在水产品防腐保鲜的应用,将百里酚、Nisin、茶多酚、ε-聚赖氨酸配制成浓度为1 g/kg的保鲜液,乳酸菌发酵液稀释1倍得到乳酸菌发酵液保鲜液,浸渍带鱼10 min,4℃冷藏,以菌落总数、挥发性盐基氮(TVB-N)、pH和TBA值为检测指标,考察不同生物保鲜剂的防腐保鲜效果。结果表明,各种保鲜剂处理组的保鲜效果均优于对照组,其中ε-聚赖氨酸和乳酸菌发酵液处理组显示出较强的保鲜效果,相比于对照组和其他保鲜剂处理组,能够显著抑制带鱼冷藏过程中菌落总数、挥发性盐基氮和pH的增长(p<0.05)。茶多酚处理组显示出较强的抗氧化能力,延缓了带鱼冷藏过程中TBA值的升高。百里酚和Nisin处理组能够一定程度延缓了带鱼的腐败变质,但总体上,其保鲜效果弱于ε-聚赖氨酸和和乳酸菌发酵液处理组。综合评定微生物指标、理化和感官指标,ε-聚赖氨酸和和乳酸菌发酵液对带鱼冷藏的保鲜效果较好。 相似文献
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AUC被广泛作为衡量不平衡数据分类性能的评价标准.与二分类问题不同,AUC问题的损失函数由来自两个不同类别的样本对组成.如何提高其实际收敛速度,是一个值得研究的问题.目前的研究结果表明:使用reservoir sampling技术的在线方法(OAM)表现出很好的AUC性能,但OAM仍存在诸如收敛速度慢、参数选择复杂等缺点.针对 AUC 优化问题的对偶坐标下降(AUC-DCD)方法进行了系统的研究,给出3种算法,即 AUC-SDCD,AUC- SDCDperm和AUC-MSGD,其中,AUC-SDCD和AUC-SDCDperm与样本数目有关,AUC-MSGD与样本数目无关.理论分析指出,OAM是AUC-DCD的一种特殊情形.实验结果表明,AUC-DCD在AUC性能和收敛速度两方面均优于OAM.研究结果表明,AUC-DCD是求解AUC优化问题的首选方法. 相似文献