Optimal stochastic gradient descent algorithm for filtering

Stochastic Gradient Descent (SGD) is a fundamental optimization technique in machine learning, due to its efficiency in handling large-scale data. Unlike typical SGD applications, which rely on stochastic approximations, this work explores the convergence properties of SGD from a deterministic persp...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Digital signal processing Ročník 155; s. 104731
Hlavní autoři:	Turali, M. Yigit, Koc, Ali T., Kozat, Suleyman S.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Inc 01.12.2024
Témata:	Learning rate Linear filtering Optimization Stochastic gradient descent Linear filtering Stochastic gradient descent Learning rate Optimization
ISSN:	1051-2004
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!