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| 一种主奇异三元组提取的快速神经网络算法（英文） | |
| 摘 要： | 为了对两路高维数据流的互协方差矩阵进行在线奇异值分解,提出了一种快速稳定的主奇异三元组提取神经网络算法.首先,提出了一个新颖信息准则,并且基于该准则推导出了一个动态系统.然后,基于该动态系统,推导出了一种快速稳定的在线神经网络算法.该算法可以提取两路高维数据流的互协方差矩阵的左右主奇异向量.另外,算法中奇异向量的长度会收敛到一个与相应主奇异值相关的值,因而该主奇异值也可以被估计出来.相比于传统算法,该算法可以提取该矩阵的主奇异三元组而非仅仅是主奇异向量.与已有算法相比,该算法具有较低计算复杂度、较高收敛速度和稳定性. |
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