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上传时间: 2021-03-09
详细说明：Metalearning算法学习基础学习算法，从而提高学习系统的性能。 通常，与原始基础学习算法相比，金属学习算法具有更快的收敛速度和更低的均方误差（MSE）。 内核方法是将算法从线性情况扩展到非线性情况的强大工具。 在先前的工作中，我们提出了一种内核增量金属学习算法（KIMEL）。 近年来，复杂的价值信号处理算法由于其广泛的适用性而越来越受欢迎。 在本文中，我们提出了复杂的价值KIMEL（CKMIEL），有两个版本。 一种基于真实的RKHS的复杂性，称为CKIMEL1，另一种基于纯复杂的内核，称为CKIMEL2。 为了证明所提算法的有效性和优势，我们将其应用于非线性信道识别。 实验结果表明，CKIMEL算法具有较高的收敛速度和较低的收敛MSE，并且CKIMEL1算法优于竞争算法。
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