Number of the records: 1
Stochastic gradient versus recursive least squares learning
- 1.0041991 - NHÚ 2007 RIV CZ eng J - Journal Article
Slobodyan, Sergey - Bogomolova, Anna - Kolyuzhnov, Dmitri
Stochastic gradient versus recursive least squares learning.
[Proces učení: stochastický gradient versus rekurzivní nejmenší čtverce.]
CERGE-EI Working Paper Series. -, č. 309 (2006), s. 1-21. ISSN 1211-3298
Institutional research plan: CEZ:AV0Z70850503
Keywords : constant gain adaptive learning * stochastic gradient learning * recursive least squares
Subject RIV: AH - Economics
http://www.cerge-ei.cz/pdf/wp/Wp309.pdf
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.
V této práci podrobně zkoumáme relativní výhody dvou algoritmů adaptivního učení s konstantním výnosem, rekurzivního algoritmu nejmenších čtverců a algoritmu stochastického gradientu, na Phelpsově modelu monetární politiky.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0135318
File Download Size Commentary Version Access Wp309.pdf 0 898 KB Publisher’s postprint open-access
Number of the records: 1