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一类新的随机三项共轭梯度算法

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摘要

针对经验风险最小化(ERM)这一无约束优化问题,使用随机优化算法.为了提高损失函数值的下降速度,考虑三项共轭梯度法的优点,提出一类新的随机三项共轭梯度算法.并将新算法与经典的随机梯度下降(SGD)类算法和已有的随机共轭梯度算法CGVR进行比较,数值结果表明新算法比SGD类算法在求解ERM问题上更有优势.

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来源
《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 |2021年第5期|613-619|共7页
作者
杨晗;
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作者单位

北京邮电大学理学院北京100876;

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正文语种 chi
中图分类最优化的数学理论;
关键词
深度学习; 经验风险最小化; 共轭梯度法; 三项共轭梯度算法; 随机优化算法; 损失函数;

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