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任俊宏

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：北京航空航天大学软件学院更多>>
发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇随机梯度
  • 1篇凸优化

机构

  • 1篇南京理工大学
  • 1篇北京航空航天...
  • 1篇中国科学院自...

作者

  • 1篇张文生
  • 1篇薛伟
  • 1篇任俊宏

传媒

  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于随机谱梯度的在线学习
2016年
考虑一类学习问题,问题的目标函数可表示为大量组函数的平均,并且假设每一个组件函数都是光滑的。在众多机器学习方法中,在线学习操作流程简洁、收敛速度快,而且可以实现模型的自动更新,为大数据的学习提供了有利的工具。针对这类问题,提出了一种基于随机谱梯度下降(Stochastic Spectral Gradient Descent,S2 GD)的在线学习方法。该方法利用Rayleigh商收集目标函数的二阶信息来构造Hessian阵逆的近似。S2 GD方法可以看作是谱梯度方法从确定性优化到随机优化的延伸。算法每次迭代所产生的搜索方向具有下降性,且现有结论表明算法收敛。在LIBSVM数据库上的初步实验表明S2 GD方法是可行的、有效的。
薛伟张文生任俊宏
关键词：凸优化随机梯度
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