隨機(jī)塊模型學(xué)習(xí)算法
推薦 + 挑錯(cuò) + 收藏(0) + 用戶評(píng)論（0）
由于隨機(jī)塊模型能夠有效處理不具有先驗(yàn)知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)，對(duì)其研究成為了機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)．如何設(shè)計(jì)出具有模型選擇能力的快速隨機(jī)塊模型學(xué)習(xí)算法，是目前隨機(jī)塊模型研究面臨的一個(gè)主要挑戰(zhàn)．提出一種精細(xì)隨機(jī)塊模型及其快速學(xué)習(xí)算法，該學(xué)習(xí)方法基于提出的模型與最小消息長(zhǎng)度推導(dǎo)出一個(gè)新成本函數(shù)，利用期望最大化參數(shù)估計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)了邊評(píng)價(jià)模型邊估計(jì)參數(shù)的并行學(xué)習(xí)策略。以此方式顯著降低隨機(jī)塊模型學(xué)習(xí)的時(shí)間復(fù)雜性．分別采用人工網(wǎng)絡(luò)與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)，從學(xué)習(xí)時(shí)間和學(xué)習(xí)精度兩方面對(duì)提出的學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了驗(yàn)證，并與現(xiàn)有的代表性隨機(jī)塊模型學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了對(duì)比．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：提出的算法能夠在保持學(xué)習(xí)精度的情況下顯著降低時(shí)間復(fù)雜性，在學(xué)習(xí)精度和時(shí)間之間取得很好的折衷；在無(wú)任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下，可處理的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模從幾百節(jié)點(diǎn)提高至幾萬(wàn)節(jié)點(diǎn)．另外通過(guò)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)的實(shí)驗(yàn)，其結(jié)果也表明了提出的模型及學(xué)習(xí)算法相比現(xiàn)有隨機(jī)塊模型和學(xué)習(xí)方法具有更好的泛化能力．
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對(duì)
(0) 0%
下載地址
隨機(jī)塊模型學(xué)習(xí)算法下載
相關(guān)電子資料下載
- 機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理詳解 89
- 我去過(guò)的加拿大大學(xué)——AI深度學(xué)習(xí)算法誕生地 599
- 深入了解目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)算法的技術(shù)細(xì)節(jié) 150
- 什么是NanoEdge AI Studio 1389
- 深入探討線性回歸與柏松回歸 394
- 國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（IFR）近期發(fā)布2024全球五大機(jī)器人趨勢(shì) 875
- 基于NumPy的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn) 148
- 目前主流的深度學(xué)習(xí)算法模型和應(yīng)用案例 777
- 常用的十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹 292
- 深入研究六種最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 282