recursive least squares | BriefGPT

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深度学习与自适应滤波：一种斯坦的无偏风险估计方法
本文通过算法展开的角度重新审视了递归最小二乘（RLS）和等变自适应源分离（EASI）这两种著名的自适应滤波算法在源估计和分离方面的应用。基于算法展开方法，我们引入了新颖的基于任务的深度学习框架，称为 Deep RLS 和 Deep EASI
PDFa year ago
可分离随机逼近框架下的在线学习
我们提出了一个基于分离随机逼近框架的在线学习算法，其中对于某些具有线性特性的模型参数，我们采用递归最小二乘（RLS）算法进行更新，然后根据更新后的线性参数，采用随机梯度法（SGD）更新非线性参数，该算法可以理解为一种随机逼近版块坐标梯度下降
PDFa year ago
使用 CP 分解和递归最小二乘法从不完整的观测中快速在线低秩张量子空间跟踪
本文介绍了一种基于 CANDECOMP/PARAFAC（CP）分解的在线低秩张量子空间跟踪算法，它特别解决了感兴趣子空间是动态时变的情况，并采用递归最小二乘（RLS）算法提高跟踪性能，数值评估表明该算法在迭代收敛速度方面优于现有算法。
PDF7 years ago
基于 CP 分解的递归最小二乘在线低秩张量子空间跟踪算法
提出了一种基于 CP 分解和递归最小二乘法的在线张量子空间跟踪算法 OLSTEC。数值评估表明，与现有的在线算法相比，OLSTEC 算法在每次迭代中具有更快的收敛速度。
PDF8 years ago