RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары





Для просмотра файлов Вам могут потребоваться








Стохастический анализ в задачах
26 апреля 2014 г. 11:00, г. Москва, Большой Власьевский переулок, дом 11
 


Неравенство Талаграна и локальные меры сложности в теории статистического обучения

И. О. Толстихин

Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, г. Москва
Материалы:
Adobe PDF 895.2 Kb

Количество просмотров:
Эта страница:225
Материалы:34
Youtube Video:





Аннотация: Доклад посвящен современному подходу к получению оценкок обобщающей способности (generalization error) и избыточного риска (excess risk) метода минимизации эмпирического риска в теории статистического обучения, основанному на использовании неравенства Талаграна. Данный подход, часто называемый в литературе “локальным”, был развит в серии работ P. Massart, V. Koltchinskii, P. Bartlett, S. Mendelson и O. Bousquet начиная с 2000 года. Классический подход к этим задачам, развитый В. Н. Вапником и А. Я. Червоненкисом в начале 1970 годов, основан на рассмотрении равномерных отклонений эмпирического риска от среднего риска по всему рассматриваемому классу отображений и в общих предположениях ведет к оценкам порядка $O(n^{-1/2})$, где $n$ — размер обучающей выборки. Локальный подход, пользуясь неравенством Талаграна, сужает подмножество, по которому берется супремум, и во многих интересных случаях ведет к оценкам порядка $o(n^{-1/2})$ (и даже $O(n^{-1})$) при наложении дополнительных нестрогих ограничений на рассматриваемые задачи. В докладе будут рассмотрены основные результаты локального подхода, включая оценки, основанные на локальной Радемахеровской сложности (Local Rademacher Complexity).

Материалы: tolst14nmu_local.pdf (895.2 Kb)

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020