加权自动机学习与单词方程求解的研究进展
加权自动机学习
在加权自动机(WFA)学习领域,有一个类似的结果最初使用 Frobenius 范数正则化器证明,而非核范数。相关分析基于稳定性论证,但不清楚如何将其扩展到核范数情况,而核范数在某些应用中表现优于 Frobenius 范数。定理 7 的证明采用了最近提出的关于 WFA 的 Rademacher 复杂度分析。
现代学习 WFA 的算法研究中,Hankel 矩阵的概念及其性质在这些为不同场景设计的学习算法中起着关键作用。这些性质和算法可能会启发其他变体算法的产生。
相关研究成果对比
| 研究内容 | 正则化器 | 分析方法 | 效果 |
|---|---|---|---|
| 类似结果 | Frobenius 范数 | 稳定性论证 | 不清楚能否扩展到核范数情况 |
| 定理 7 | 核范数 | Rademacher 复杂度分析 | 适用于核范数情况 |
WFA 学习算法关键因素
graph LR
A[WFA 学习算法] --> B[Hankel 矩阵概念]
A -
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