杨坚

作品数：2被引量：5H指数：2
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供职机构：北京交通大学计算机与信息技术学院更多>>
发文主题：泛化能力信息几何网络结构神经网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机学报》《电子学报》更多>>
所获基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金北京市重点学科建设基金更多>>
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模型的固有复杂度和泛化能力与几何曲率的关系被引量：4
《计算机学报》2007年第7期1094-1103,共10页吕子昂 罗四维 杨坚 刘蕴辉 邹琪 
本课题得到国家自然科学基金(60373029);教育部博士点基金(20050004001);北京市重点学科共建项目基金资助
从微分几何角度考察与参数化形式无关的统计模型流形的固有复杂度,指出模型流形的Gauss-Kroneker曲率可以完全刻画模型流形在一点处的全部性质,进而分析了曲率与体积的关系;给出了基于参数估计量邻域附近的解轨迹方法的曲率计算方法;证...
关键词：模型选择 泛化能力 固有复杂度 统计流形 Gauss-Kroneker曲率 
一种基于广义KL距离和几何曲率的模型选择准则被引量：2
《电子学报》2005年第12期2272-2277,共6页杨坚 罗四维 刘蕴辉 
国家自然科学基金(No.60373029);博士点基金(No.20020004020)
模型选择的目标就是识别产生给定数据的模型，通常模型的好坏由模型的泛化能力来度量，而泛化能力包含模型对给定数据的拟合度和模型自身复杂度两个方面，本文从信息几何的观点使用定义在流形上的广义KL距离来度量模型的拟合度；另一方...
关键词：模型选择 广义Kullback-Leibler距离 曲率立体阵 解轨迹 未来残差 
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