論文の概要: Performance Analysis of Fractional Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05201v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 12:06:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 20:52:12.357612
• Title: Performance Analysis of Fractional Learning Algorithms
• Title（参考訳）: 分数学習アルゴリズムの性能解析
• Authors: Abdul Wahab, Shujaat Khan, Imran Naseem, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 従来のアルゴリズムよりも格段に優越性が高いかどうかは定かでないが、その性能が広範に分析されることはなかったため神話である。 本稿では,最小平均二乗および最急降下アルゴリズムの分数変分を厳密に解析する。 学習アルゴリズムの性能に関するその起源と結果について論じ,素早い準備の整った治療法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.21539962359158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fractional learning algorithms are trending in signal processing and adaptive filtering recently. However, it is unclear whether the proclaimed superiority over conventional algorithms is well-grounded or is a myth as their performance has never been extensively analyzed. In this article, a rigorous analysis of fractional variants of the least mean squares and steepest descent algorithms is performed. Some critical schematic kinks in fractional learning algorithms are identified. Their origins and consequences on the performance of the learning algorithms are discussed and swift ready-witted remedies are proposed. Apposite numerical experiments are conducted to discuss the convergence and efficiency of the fractional learning algorithms in stochastic environments.
• Abstract（参考訳）: 分数学習アルゴリズムは最近、信号処理と適応フィルタリングのトレンドとなっている。 しかし、従来のアルゴリズムよりも優越性が高いか、その性能が広く分析されていない神話かは定かではない。 本稿では,最小平均二乗法と最急降下アルゴリズムの分数変分法の厳密な解析を行う。 分数学習アルゴリズムにおけるいくつかの重要なスキーマキネクが同定される。 その起源と学習アルゴリズムの性能への影響を考察し,swift ready-witted remediesを提案する。 確率環境における分数学習アルゴリズムの収束と効率を議論するために,アポサイト数値実験を行った。

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