Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloA deterministic learning approach based on discrepancy
Anno di pubblicazione2003
FormatoCartaceo
Autore/iC. Cervellera, M. Muselli
Affiliazioni autoriC. Cervellera: CNR-ISSIA, Genova, Italy; M. Muselli: CNR-IEIIT, Genova, Italy.
Autori CNR e affiliazioni
  • CRISTIANO CERVELLERA
  • MARCO MUSELLI
Lingua/e
  • inglese
AbstractThe general problem of reconstructing an unknown function from a finite collection of samples is considered, in case the position of each input vector in the training set is not fixed beforehand, but is part of the learning process. In particular, the consistency of the Empirical Risk Minimization (ERM) principle is analyzed, when the points in the input space are generated by employing a purely deterministic algorithm (deterministic learning). When the output generation is not subject to noise, classical number-theoretic results, involving discrepancy and variation, allow to establish a sufficient condition for the consistency of the ERM principle. In addition, the adoption of low-discrepancy sequences permits to achieve a learning rate of O(1/L), being L the size of the training set. An extension to the noisy case is discussed.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da53
Pagine a60
Pagine totali-
RivistaLecture notes in computer science
Attiva dal 1973
Editore: Springer - Berlin
Paese di pubblicazione: Germania
Lingua: multilingue
ISSN: 0302-9743
Titolo chiave: Lecture notes in computer science
Titolo proprio: Lecture notes in computer science.
Titolo abbreviato: Lect. notes comput. sci.
Titoli alternativi:
  • Lecture notes in computer science. Lecture notes in artificial intelligence
  • Lecture notes in artificial intelligence
  • LNCS. Lecture notes in computer science (Print)
  • Lecture notes in computer science (Print)
  • Lecture notes in computer science. LNAI. Lecture notes in artificial intelligence
  • Lecture notes in computer science. Lecture notes in bioinformatics (Print)
  • Lecture notes in computer science. Journal subline
Numero volume della rivista2859
Fascicolo della rivista-
DOI-
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-0142156579)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000188006800005)
Parole chiaveNeural networks, Learning, Optimization
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • IEIIT — Istituto di elettronica e di ingegneria dell'informazione e delle telecomunicazioni
  • ISSIA — Istituto di studi sui sistemi intelligenti per l'automazione
Moduli CNR
    Progetti Europei-
    Allegati
    • A deterministic learning approach based on discrepancy

    Dati storici
    I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
    Area disciplinareAI, Robotics & Automatic Control
    Area valutazione CIVRIngegneria industriale e informatica
    Rivista ISILECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE [00538S0]
    NoteApolloni, Bruno; Marinaro, Maria; Tagliaferri, Roberto (Eds.)