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摘要:
由于机器学习蕴含着大量的数据,本文提出了一种名为二次增量算法并针对涉及大规模变量的一些光滑(可能是非凸的)函数之和的极小化问题.所提出的联合了增量方法的新颖算法能使所有子系统在一个强凸逼近函数作用下迭代到它们的最有值,并且保证收敛到函数的稳定点.之后应用所提出的算法框架去解决一个特殊的问题.数值实验表示所提出的算法是有效的.
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文献信息
篇名 对非凸问题的一种特殊的二次增量算法
来源期刊 湖北民族学院学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 机器学习 非凸函数 增量算法 稳定点
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 408-411
页数 4页 分类号 O223
字数 3295字 语种 中文
DOI 10.13501/j.cnki.42-1569/n.2018.12.010
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭亚宁 重庆师范大学数学科学学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
机器学习
非凸函数
增量算法
稳定点
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期刊影响力
湖北民族大学学报(自然科学版)
季刊
2096-7594
42-1908/N
大16开
湖北省恩施市三孔桥湖北民族学院学报编辑部
1982
chi
出版文献量(篇)
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