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線上學習演算法FOBOS （一）

來源：互聯網
上載者：User
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　　FOBOS由John Duchi和Yoram Singer提出，翻譯為前進後退分離法。演算法主要目的是要在進行線上學習實現以下目標

（1）減少線上學習方法只用一條樣本的梯度計算產生的誤差

（2）實現特徵的稀疏性

　　演算法原理

FOBOS將權重的更新分為兩個步驟：

（1）前向標準梯度下降

　　

（2）後向梯度微調

　　

第二個步驟包括兩個部分

（1）第一部分保證微調發生在梯度下降結果的附近

（2）第二個部分是進行正則化，產生稀疏性。

從公式可以看出W(t+1)不僅僅和迭代前的W（t）有關，而且與迭代後的W（t+1）有關，這也是FOBOS的由來。

線上學習演算法FOBOS （一）

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