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参数学习中的激励不足
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内容提要
本研究探讨了激励不足条件下的参数学习问题，提出了一种在线算法，能够计算可识别和不可识别的子空间，并在最小二乘意义上提供最优参数估计。在无噪声情况下，学习误差指数收敛至零，为分布式参数学习提供了新视角。
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关键要点
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本研究探讨了激励不足条件下的参数学习问题。
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提出了一种在线算法，能够计算可识别和不可识别的子空间。
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该算法在最小二乘意义上提供最优参数估计。
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在无噪声情况下，学习误差指数收敛至零。
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研究为分布式参数学习提供了新视角。
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