Stochastic variance reduced gradient with hyper-gradient for non-convex large-scale learning
Non-convex optimization, which can better capture the problem structure, has received considerable attention in the applications of machine learning, image/signal processing, statistics, etc. With faster convergence rate, there have been tremendous studies on developing stochastic variance reduced a...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands) Ročník 53; číslo 23; s. 28627 - 28641 |
|---|---|
| Hlavní autor: | |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
New York
Springer US
01.12.2023
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 0924-669X, 1573-7497 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!