Proces učení: stochastický gradient versus rekurzivní nejmenší čtverce

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985998%3A_____%2F06%3A00041991" target="_blank" >RIV/67985998:_____/06:00041991 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Stochastic gradient versus recursive least squares learning

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, we perform an in?depth investigation of relative merits of two adaptive learning algorithms with constant gain, Recursive Least Squares (RLS) and Stochastic Gradient (SG), using the Phelps model of monetary policy as a testing ground.

Název v anglickém jazyce

Stochastic gradient versus recursive least squares learning

Popis výsledku anglicky

In this paper, we perform an in?depth investigation of relative merits of two adaptive learning algorithms with constant gain, Recursive Least Squares (RLS) and Stochastic Gradient (SG), using the Phelps model of monetary policy as a testing ground.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

AH - Ekonomie

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2006

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

CERGE-EI Working Paper Series

ISSN

1211-3298

e-ISSN

—

Svazek periodika

-

Číslo periodika v rámci svazku

309

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

21

Strana od-do

1-21

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—