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【24h】

複素ニューラルネットワークの自然勾配法における共役不変なデータに対する重みの次元削減

机译:复杂神经网络自然梯度方法的共轭不变数据的重量尺寸减小

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摘要

複素NN は実NN より少ない繰り返し回数で収束し, モーメンタムより自然勾配法は収束する値が良いことが 確認された. 今後は, 重みの実数化により重みの更新の計 算量が半減されることに基づく学習の高速化を考察する.
机译:组合融合而不是真实的NN的重复,并且证实了自然梯度方法具有比动量更好的值。从现在开始,重量更新的重量通过重量来考虑基于的学习加速。

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