Generalization Bounds for Coregularized Multiple Kernel Learning
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Multiple kernel learning (MKL) as an approach to automated kernel selection plays an important role in machine learning.
Some learning theories have been built to analyze the generalization of multiple kernel learning.
However, less work has been studied on multiple kernel learning in the framework of semisupervised learning.
In this paper, we analyze the generalization of multiple kernel learning in the framework of semisupervised multiview learning.
We apply Rademacher chaos complexity to control the performance of the candidate class of coregularized multiple kernels and obtain the generalization error bound of coregularized multiple kernel learning.
Furthermore, we show that the existing results about multiple kennel learning and coregularized kernel learning can be regarded as the special cases of our main results in this paper.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Xinxing& Hu, Guosheng. 2018. Generalization Bounds for Coregularized Multiple Kernel Learning. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130609
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Xinxing& Hu, Guosheng. Generalization Bounds for Coregularized Multiple Kernel Learning. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130609
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Xinxing& Hu, Guosheng. Generalization Bounds for Coregularized Multiple Kernel Learning. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130609
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130609
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر