本文選題：機器學(xué)習　切入點：統(tǒng)計學(xué)習理論　出處：《自動化學(xué)報》2017年01期

【摘要】：假設(shè)空間復(fù)雜性是統(tǒng)計學(xué)習理論中用于分析學(xué)習模型泛化能力的關(guān)鍵因素.與數(shù)據(jù)無關(guān)的復(fù)雜度不同,Rademacher復(fù)雜度是與數(shù)據(jù)分布相關(guān)的,因而通常能得到比傳統(tǒng)復(fù)雜度更緊致的泛化界表達.近年來,Rademacher復(fù)雜度在統(tǒng)計學(xué)習理論泛化能力分析的應(yīng)用發(fā)展中起到了重要的作用.鑒于其重要性,本文梳理了各種形式的Rademacher復(fù)雜度及其與傳統(tǒng)復(fù)雜度之間的關(guān)聯(lián)性,并探討了基于Rademacher復(fù)雜度進行學(xué)習模型泛化能力分析的基本技巧.考慮樣本數(shù)據(jù)的獨立同分布和非獨立同分布兩種產(chǎn)生環(huán)境,總結(jié)并分析了Rademacher復(fù)雜度在泛化能力分析方面的研究現(xiàn)狀.展望了當前Rademacher復(fù)雜度在非監(jiān)督框架與非序列環(huán)境等方面研究的不足,及其進一步應(yīng)用與發(fā)展.
[Abstract]:Assuming the space complexity is the key factor analysis of learning and the generalization ability of the model used in the statistical learning theory. Different complexity and data that is independent of the complexity of Rademacher is associated with the distribution of the data, and usually can be more compact than traditional complex expression of generalization. In recent years, the complexity of Rademacher application development in statistical learning theory the generalization ability plays an important role. In view of its importance, this paper explores the relevance of various forms of Rademacher complexity and traditional complexity, and discusses the Rademacher complexity of basic skills of learning model based on generalization ability. Considering the sample data are independent and identically distributed and non IID two kinds of production environment, summary and analysis of the generalization ability of analysis on the status quo of the Rademacher complex. The prospect of the current Rademacher in complexity The lack of research on unsupervised framework and non sequence environment, and its further application and development.

【作者單位】： 上海電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機應(yīng)用系;復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院;上海市智能信息處理重點實驗室;

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本文編號：1685008