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采用pinball loss的MEE算法研究
结题报告
批准号:
11401247
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
23.0 万元
负责人:
王承
依托单位:
学科分类:
A0205.调和分析与逼近论
结题年份:
2017
批准年份:
2014
项目状态:
已结题
项目参与者:
聂维琳、蒋辉
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中文摘要
分位数回归模型自提出以来,已逐步成为统计与经济学中的一个重要分析方法,由于其对比于传统的最小二乘回归能更细致地刻画分布的特征,以及具有更稳健的算法,使之广泛应用于经济、医学、环境科学、生存分析和动植物学等方面。另一方面,minimum error entropy算法则是根据信息论中的 Renyi熵和Shannon熵构造的一种最小化熵的算法。 该算法最小化了误差信号的熵,从而使得所获得的信息最大化,被用于自适应信号系统处理的各个方面。.而理论分析上,Steinwart等在2008及2011年的文章中首先对分位数回归做出了分析,胡婷等2013年文章中也首次对MEE算法给出了一个完整的收敛性分析。本项目基于这两个课题,拟在胡婷等人的工作基础上,将MEE算法中的误差函数换成pinball loss函数,试图进行误差分解,得到收敛性的结果和学习率。
英文摘要
The quantile regression model gradually becomes an important method in statistics and economics after proposed. Due to its preciseness in characterizing distribution of variables and robustness in algorithm comparing classical least square regression, it is widely used in economics, medical science, environmental science, survival analysis and thremmatology. On the other hand, minimum error entropy algorithm is an algorithm minimizing the entropy of error, which is constructed according to Renyi's entropy and Shannon's entropy in information theory. It minimizes the entropy of error signal, then the obtained information is maximized. So that it is applied in many branches of self adaptive signal process system..As for the theoretical analysis, Steinwart etc. firstly studied quantile regression in 2008 and 2011, while Ting Hu etc. conducted a complete convergence analysis in 2013 for MEE algorithm for the first time. Under the framework of these two relatively novel topics, we aim to follow the way of Ting Hu etc.'s paper in this project. After giving an error decomposition to MEE algorithm with pinball loss function, we expect to have a convergence result and learning rate.
近年来,深度学习理论上的推进及大数据领域的迅猛发展,使得传统基于统计学习的算法迎来了新的挑战和更为广阔的应用空间。本项目一方面针对学习理论中的算法进行了有效的分析,得到了较为理想的收敛阶,拓广了其使用范围,对实际应用具有一定的参考价值。另一方面,在最小误差熵算法上,我们研究了无正则化项和带正则化项的MEE算法,并对实际应用中更为高效的在线MEE算法进行了分析,得到了其收敛性和收敛阶。最后,由于在大数据的数据挖掘等技术之下,个人隐私的问题难以得到保证,本项目尝试了将计算机信息安全方面的差分隐私加入到传统学习算法中去。研究在满足差分隐私条件的情况之下,修改的算法的收敛性及其与隐私条件之间的关系。
期刊论文列表
专著列表
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专利列表
Error Analysis and Variable Selection for Differential Private Learning Algorithm
差分隐私学习算法的误差分析与变量选择
DOI:10.4236/jamp.2017.54079
发表时间:2017-04
期刊:Journal of Applied Mathematics & Physics
影响因子:--
作者:Weilin Nie;Cheng Wang
通讯作者:Cheng Wang
DOI:10.1186/s13660-016-1280-0
发表时间:2017
期刊:Journal of inequalities and applications
影响因子:1.6
作者:Nie W;Wang C
通讯作者:Wang C
An adaptive mesh method for 1D hyperbolic conservation laws
一维双曲守恒定律的自适应网格方法
DOI:10.1016/j.apnum.2014.10.008
发表时间:2015
期刊:Applied Numerical Mathematics
影响因子:2.8
作者:Fuxing Hu;Rong Wang;Xueyong Chen;Hui Feng
通讯作者:Hui Feng
DOI:10.4236/jamp.2016.41019
发表时间:2016-01
期刊:Journal of Applied Mathematics and Physics
影响因子:--
作者:Weilin Nie;Cheng Wang
通讯作者:Weilin Nie;Cheng Wang
A Study on Differential Private Online Learning
差异化私人在线学习研究
DOI:10.4236/jcc.2017.52004
发表时间:2017-01
期刊:Journal of Computer & Communications
影响因子:--
作者:Weilin Nie;Cheng Wang
通讯作者:Cheng Wang
基于核函数的动量梯度下降算法研究及应用
  • 批准号:
    n/a
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    10.0万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    王承
  • 依托单位:
系数正则化学习算法分析中的构造方法研究
  • 批准号:
    11326096
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    3.0万元
  • 批准年份:
    2013
  • 负责人:
    王承
  • 依托单位:
国内基金
海外基金