一种相关快速软阈值坐标下降算法

• 作者: 王玉军
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 软阈值缩减迭代 机器学习 特征向量 独立同分布 坐标下降
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.12.013

摘要

软阈值缩减迭代算法( ISTA)以其简单的操作流程成为了机器学习流行的优化算法,但是收敛速度比较慢,仅为o(1k )。快速软阈值缩减迭代算法( FISTA)通过加速技巧将收敛速度提高了一个数量级,达到了o(1k2)。然而,FISTA将特征向量每一维看成是独立同分布的,丢失了各维之间的相关性,会导致准确率下降和额外的时间开销。为了弥补上述的不足,文中提出了一种相关快速软阈值坐标下降算法( RFTCD)。通过大规模数据库实验证实了RFTCD的正确性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玉军		6	8	2.0	2.0