带可变中心的最大相关熵准则
机器学习
2019-07-24 v1 机器学习
摘要
相关熵是定义在核空间中的局部相似性度量，最大相关熵准则（MCC）近年来已成功应用于信号处理与机器学习的诸多领域。相关熵中的核函数通常限于中心位于零的高斯函数。然而，零均值高斯函数对于许多实际应用可能并非好的选择。在本研究中，我们提出相关熵的扩展版本，其中心可位于任意位置。相应地，我们提出一种称为带可变中心的最大相关熵准则（MCC-VC）的新优化准则。我们还提出一种高效方法来优化 MCC-VC 中的核宽与中心位置。采用线性含参（LIP）模型回归的仿真结果证实了该新方法的良好性能。
引用
@article{arxiv.1904.06501,
title = {Maximum Correntropy Criterion with Variable Center},
author = {Badong Chen and Xin Wang and Yingsong Li and Jose C. Principe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.06501},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 1 figure