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• 010 __ |a 978-7-5487-5936-2 |d CNY88.00

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• 200 1_ |a 深度学习的增广二阶优化器 |A shen du xue xi de zeng guang er jie you hua qi |f 曾向荣, 刘衍, 钟志伟著

• 210 __ |a 长沙 |c 中南大学出版社 |d 2024.11

• 215 __ |a 166页 |c 彩图 |d 24cm

• 320 __ |a 有书目 (第155-166页)

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 本书适用于人工神经网络研究者阅读

• 606 0_ |a 人工神经网络 |A ren gong shen jing wang luo |x 研究

• 690 __ |a TP183 |v 5

• 701 _0 |a 曾向荣 |A zeng xiang rong |4 著

• 701 _0 |a 刘衍 |A liu yan |4 著

• 701 _0 |a 钟志伟 |A zhong zhi wei |4 著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20241220

• 905 __ |a LIB |d TP183/16