Minimizacao Em Conjuntos Convexos
Mostrando 1-2 de 2 artigos, teses e dissertações.
-
1. Aprendizado multi-objetivo de redes RBF e de Máquinas de kernel
Conforme a teoria de aprendizagem estat´stica, o erro de treinamento e a complexidade de modelos de aprendizado devem ser certamente equilibrados para uma generalização válida, além de serem minimizados. Os algoritmos de aprendizagem modernos, tais como máquinas de vetores de suporte, atingem esta meta por meio da regularização e dos métodos de kern
Publicado em: 2010
-
2. Comparative study of spectral steplengths and nonmonotone linear searches / Estudo comparativo de passos espectrais e buscas lineares não monótonas
The Spectral Gradient method, introduced by Barzilai and Borwein and analized by Raydan for unconstrained minimization, is a simple method whose performance is comparable to traditional methods, such as conjugate gradients. Since the introduction of method, as well as its extension to minimization of convex sets, there were introduced various combinations of
Publicado em: 2008