面向WSN的稀疏核学习机分布式训练方法

• 作者: 侯义斌 侯翠琴 及歆荣
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 核学习机 分布式学习 L1正则化 并行投影方法 交替方向乘子法
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 80-84
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2016.03.014

摘要

针对无线传感器网络( WSN)中，经过多跳路由传输训练数据到数据中心进行集中式训练时存在的高数据通信代价问题，基于L1正则化的稀疏特性，研究了仅依靠邻居节点间的协作，在网内分布式协同训练核最小均方差( KMSE)学习机的方法。首先，在节点模型与邻居节点间局部最优模型对本地训练样本预测值相一致的约束下，利用并行投影方法和交替方向乘子法对L1正则化KMSE的优化问题进行稀疏模型求解；然后，当各节点收敛到局部稳定模型时，利用平均一致性算法实现各节点稀疏模型的全局一致。基于此方法，提出了基于并行投影方法的L1正则化KMSE学习机的分布式( L1-DKMSE-PP)训练算法。仿真实验结果表明， L1- DKMSE-PP算法能够得到与集中式训练算法相当的预测效果和比较稀疏的预测模型，更重要的是能显著降低核学习机训练过程中的数据通信代价。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯义斌	北京工业大学北京市物联网软件与系统工程中心	92	478	11.0	17.0
2	及歆荣	北京工业大学北京市物联网软件与系统工程中心	9	13	2.0	3.0
6	侯翠琴	北京工业大学北京市物联网软件与系统工程中心	2	9	1.0	2.0