KL(P||Q) + λR(P) 其中,Q是约束分布,R(P)是一个关于P的约束函数(也称为正则项),λ是一个权衡因子,用于控制约束项的重要性。 通过优化这个目标函数,可以得到一个在满足约束条件的前提下,与约束分布Q具有较小KL散度的概率分布P。 常见的约束函数R(P)包括熵约束、容量约束等,可以根据具体的问题设置不同...
然后,将得到的软划分结果聚合为新的数据,由低秩张量约束的基于Kullback-Leibler (KL)散度的模糊模型处理。用KL散度函数代替传统的最小欧氏距离,增强了模型的鲁棒性。更重要的是,将不同视图的模糊划分矩阵表示为一个三阶张量。因此,在基于KL散度的模糊聚类中引入低秩张量作为范数约束,以灵巧地获得不同视图的高阶相关...
稀疏自编码器的KL散度约束也可以用下列哪种正则化方法代替( )A.LASSO稀疏约束B.二范数正则化C.无穷范数正则化D.任意阶次的正则化都可以
稀疏自编码器的KL散度约束也可以用下列哪种正则化方法代替( )A.LASSO稀疏约束B.二范数正则化C.无穷范数正则化D.任意阶次的正则化都可以的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库
因此,在基于KL散度的模糊聚类中引入低秩张量作为范数约束,以灵巧地获得不同视图的高阶相关性。最终模型的最小化是凸的,本文提出了一种有效的增广拉格朗日交替方向法来处理这一问题。特别地,利用张量因式分解得到了全局隶属度。在多个多视图数据集上与最新的多视图聚类算法进行了比较,证明了该方法的有效性和优越性。