Kernel Risk-Sensitive Mean p-Power Error Algorithms for Robust Learning
As a nonlinear similarity measure defined in the reproducing kernel Hilbert space (RKHS), the correntropic loss (C-Loss) has been widely applied in robust learning and signal processing. However, the highly non-convex nature of C-Loss results in performance degradation. To address this issue, a conv...
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| Veröffentlicht in: | Entropy (Basel, Switzerland) Jg. 21; H. 6; S. 588 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Basel
MDPI AG
13.06.2019
MDPI |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1099-4300, 1099-4300 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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