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基于自然梯度的统计模型的优化方法的研究
【摘 要】
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分类与回归问题作为机器学习的两类主要问题,解决它们的主要方法是建立相应的含参统计模型,根据观测的样本数据进行训练得到最优模型,进而建立相应的分类器和拟合器。线性分类主要采取逻辑斯蒂回归模型,非线性分类和回归任务主要采取神经网络模型。训练这几种模型最流行的方法是随机梯度下降算法。然而,梯度下降算法仅仅利用了函数的一阶信息,同时由于神经网络具有高度非凸的性质,误差曲面有很多平原区域,使得训练过程经常是
【机 构】
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电子科技大学
【出 处】
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电子科技大学
【发表日期】
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2020年01期
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