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摘要
聚焦于具有Hub的网络结构学习问题。在邻域选择框架下,基于Hub网络的特点在模型中加入L1和L2正则子,从而分别引入网络的稀疏性先验和Hub网络的组先验,使所得网络更容易产生Hub。对于所得模型,采用坐标下降法求解。模拟数据和实际数据实验表明所提模型在参数估计、模型选择方面的有效性和实用性,并说明了调控参数对模型的影响。
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单位中国西安卫星测控中心; 西北大学; 宇航动力学国家重点实验室; 数学学院
聚焦于具有Hub的网络结构学习问题。在邻域选择框架下,基于Hub网络的特点在模型中加入L1和L2正则子,从而分别引入网络的稀疏性先验和Hub网络的组先验,使所得网络更容易产生Hub。对于所得模型,采用坐标下降法求解。模拟数据和实际数据实验表明所提模型在参数估计、模型选择方面的有效性和实用性,并说明了调控参数对模型的影响。
