文件名称:
基于梯度优化的样本最大似然估计中的吸引力域*
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文件大小: 143kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-27
详细说明：样本最大似然（SML）方法通常用于识别误差不变（EIV）系统。 它通过最小化基于平均输入输出数据和样本噪声方差的相关成本函数来生成估计。 为了帮助基于梯度的算法克服局部收敛，我们研究了SML成本的吸引域。 本文表明，可以通过无噪声版本等效地学习物镜的渐近收敛性质。 此外，我们提出了一些特殊的吸引域，它们在某些结构下包含全局最小值。 对于特定模型，在同一域中进行仔细的初始化定位会使算法找到全局最小值。
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