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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■。
L1-正则的最小二乘回归的加速随机梯度逼近算法
【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【出 处】
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巢湖学院学报
【发表日期】
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2019年6期
【基金项目】
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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)
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