О скорости сходимости субградиентного метода с изменением метрики и его приложения в схемах нейросетевых приближений
Исследуется релаксационный субградиентный метод с двухранговой коррекцией матриц метрики. Доказано, что на сильновыпуклых функциях, в случае существования линейного преобразования координат, уменьшающего степень обусловленности задачи, метод имеет линейную скорость сходимости, соответствующую...
| Опубликовано в: : | Вестник Томского государственного университета. Математика и механика № 55. С. 22-37 |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Другие авторы: | |
| Формат: | Статья в журнале |
| Язык: | Russian |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000635364 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| LEADER | 03039nab a2200361 c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | vtls000635364 | ||
| 003 | RU-ToGU | ||
| 005 | 20230319213253.0 | ||
| 007 | cr | | ||
| 008 | 181030|2018 ru s c rus d | ||
| 024 | 7 | |a 10.17223/19988621/55/3 |2 doi | |
| 035 | |a to000635364 | ||
| 039 | 9 | |a 201810301546 |c 201810301506 |d VLOAD |y 201810301305 |z Александр Эльверович Гилязов | |
| 040 | |a RU-ToGU |b rus |c RU-ToGU | ||
| 100 | 1 | |a Крутиков, Владимир Николаевич |9 276089 | |
| 245 | 1 | 0 | |a О скорости сходимости субградиентного метода с изменением метрики и его приложения в схемах нейросетевых приближений |c В. Н. Крутиков, Н. С. Самойленко |
| 246 | 1 | 1 | |a On the convergence rate of the subgradient method with metric variation and its applications in neural network approximation schemes |
| 504 | |a Библиогр.: 30 назв. | ||
| 520 | 3 | |a Исследуется релаксационный субградиентный метод с двухранговой коррекцией матриц метрики. Доказано, что на сильновыпуклых функциях, в случае существования линейного преобразования координат, уменьшающего степень обусловленности задачи, метод имеет линейную скорость сходимости, соответствующую этой степени обусловленности. Экспериментально установлено, что скорости сходимости квазиньютоновского и изучаемого методов на гладких функциях практически эквивалентны. Вычислительные возможности метода используются для построения эффективных алгоритмов обучения нейронных сетей. | |
| 653 | |a субградиент | ||
| 653 | |a скорости сходимости | ||
| 653 | |a нейронные сети | ||
| 653 | |a регуляризация | ||
| 653 | |a субградиентные методы | ||
| 653 | |a нейросетевые приближения | ||
| 655 | 4 | |a статьи в журналах |9 879358 | |
| 700 | 1 | |a Самойленко, Наталья Сергеевна |9 486405 | |
| 773 | 0 | |t Вестник Томского государственного университета. Математика и механика |d 2018 |g № 55. С. 22-37 |x 1998-8621 |w 0210-41660 | |
| 852 | 4 | |a RU-ToGU | |
| 856 | 7 | |u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000635364 | |
| 856 | |y Перейти в каталог НБ ТГУ |u https://koha.lib.tsu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=440454 | ||
| 908 | |a статья | ||
| 999 | |c 440454 |d 440454 | ||