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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,2024.11

ISBN及定价:

978-7-5487-5936-2/CNY88.00

载体形态项:

166页:彩图;24cm

个人责任者:

曾向荣 著

个人责任者:

刘衍 著

个人责任者:

钟志伟 著

学科主题:

人工神经网络-研究

中图法分类号:

TP183

书目附注:

有书目 (第155-166页)

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。

使用对象附注:

本书适用于人工神经网络研究者阅读

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