1) Stochastic Gradient Learning
随机梯度学习
2) stochastic gradient
随机梯度
1.
The identification model of this class of time-varying systems and the projection algorithm, stochastic gradient algorithm and forgetting gradient algorithm for this class of TVS is presented by using the gradient search principle.
利用梯度搜索原理,提出了这类时变系统的投影算法、随机梯度和遗忘梯度辨识方法,并应用鞅超收敛定理分析了算法的收敛性。
2.
The auxiliary model stochastic gradient identification algorithm of non-uniformly sampling data system is presented.
为解决辨识模型信息向量中存在未知变量的问题,使用辅助模型技术,用辅助模型的输出代替系统的未知变量,进而提出了非均匀采样数据系统的辅助模型随机梯度辨识算法。
3.
By using a frequency complex stochastic gradient algorithm, the speech signal to be transmitted is separated from the mixed speech signal.
为改善移动终端的通话质量,提出了一种新的语音盲分离预处理方案,应用频域复随机梯度算法,分离出移动终端待传的主语音信号,从而使其它干扰语音得到抑制。
4) random learning
随机学习
1.
Under such a condition,traditional random learning and systematic learning can never satisfy man s learning requirements and as a resu lt a new learning type ---systematically random learning has become the main stream of acquiring knowledge and developing abilities.
面对这一变化,传统的随机学习和系统学习已经不能满足人们日益增强的、快速变化的学习需求,一种新的学习形态———系统型随机学习成为人们获取知识和发展能力的主流形态。
5) Stochastic Gradient Boosting
随机梯度Boosting
1.
Using Copula and Stochastic Gradient Boosting to Analyze the Risk of Mechanical Industries Profit;
基于copula及随机梯度Boosting的机械行业利税风险分析
2.
Moreover, functional relation, Relevant effect and partial dependence graphics between phytoplankton and each environmental factor can be concluded from survey data about HAB in Baohai by Stochastic Gradient Boosting of Regression Tree, which is essential for the research of cause of HAB and instruction of incubation of thalli.
赤潮的危害日益严重,为了预测赤潮的发生,运用回归树的随机梯度Boosting算法分析渤海赤潮数据,建立浮游植物总量与环境因子的定量关系,给出各种环境因子对浮游植物总量相对影响的大小以及浮游植物总量和各种环境因子偏相关的图形,有利于探索赤潮的发生机制,指导菌种的培养。
3.
And the function between the main index and the influential indexes is estimated by such function estimation methods as stochastic gradient Boosting,support vector machine,and multivariate adaptive regression splines.
通过新兴的Copula方法拟合影响指标的概率分布,采用随机梯度Boosting、支持向量机、自适应样条等函数估计方法,得到主要指标同影响指标之间的函数关系。
6) stochastic gradient descending
随机梯度降
补充资料：随机数和伪随机数
随机数和伪随机数
random and pseudo-randan numbers
随机数和伪随机数【喇间佣1 al川牌”山一喇闭..m.山娜;cJI了，a如曰e”nce，口oc月卿成.以叹“c月a】 数亡。(特别，二进制数:。)，其顺序出现，满足某种统计正则性(见概率论(probability Uleory)).人们是这样区别随机数(mndomn切mbe比)和伪随机数(PSeudo一mn由mn切mbe岛)的，前者由随机的装置来生成，而后者是用算术算法构造的.总是假设(出于较好或较差的理由)所得(或所构造)的序列具有频率性质，这些性质对于具有分布函数F(z)的某随机变量心独立实现的一个序列来说是“典型的”;因此人们称作根据规律F(习分布的(独立的)随机数.最经常使用的例子为:在区间【O，l]上均匀分布的随机数亡。，尸(亡。
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参考词条