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MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:8

题名/责任者:
深度学习的增广二阶优化器/曾向荣,刘衍,钟志伟著
出版发行项:
长沙:中南大学出版社,2024
ISBN及定价:
978-7-5487-5936-2/CNY88.00
载体形态项:
166页:图;24cm
个人责任者:
曾向荣
个人责任者:
刘衍
个人责任者:
钟志伟
学科主题:
人工神经网络-研究
中图法分类号:
TP183
提要文摘附注:
本书围绕面向深度神经网络的增广二阶优化器展开研究,在二阶优化器的基础上,通过结合三次正则项,构建能利用高阶梯度信息的损失函数;为了避免计算完整的海森矩阵和进一步加速迭代收敛过程,提出了各类矩阵更新和动量加速规则,从而得到性能更优的增广二阶优化器。同时,面向有能耗约束和嵌入式硬件设备实施的深度估计应用,本书分别提出了投影增广二阶优化器和近端增广二阶优化器。
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