论文摘要
对随机优化算法的收敛速度问题进行深入研究,考虑目标函数由L1正则项组成的最小二乘回归问题,提出一个有效的加速随机逼近算法。基于一个非强凸性的条件和利用一个光滑函数近似L1正则项,讨论了学习算法的收敛速度,并得到算法的收敛速度为Ο（1n n/n）。该结论优于前人的收敛结果■。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 程一元,费经泰
关键词: 随机优化,最小二乘,学习算法,收敛速度
来源: 巢湖学院学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技
专业: 自动化技术
单位: 巢湖学院数学与统计学院,安徽建筑大学城市建设学院基础部
基金: 安徽省高校青年人才支持项目(项目编号:gxyq2019082),巢湖学院校级科研项目(项目编号:XLY-201903),巢湖学院省级大学生创新创业训练计划项目(项目编号:S201910380067)
分类号: TP181
页码: 70-74
总页数: 5
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