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阿达格拉德

swMATH ID: 22202
软件作者: 约翰·杜奇(John Duchi);哈赞,埃拉德;歌手,约拉姆
描述: ADAGRAD:自适应梯度算法;在线学习和随机优化的自适应次梯度方法。我们提出了一系列新的次梯度方法,这些方法动态地结合了在早期迭代中观察到的数据的几何知识,以执行更具信息量的基于梯度的学习。隐喻地说,这种适应使我们能够在干草堆中以非常有预见性但很少见到的特征的形式找到针。我们的范式源于随机优化和在线学习的最新进展,它们使用近似函数来控制算法的梯度步长。我们描述并分析了一种用于自适应修改近端函数的装置,该装置显著简化了学习率的设置,并导致遗憾保证,该遗憾保证与事后可以选择的最佳近端函数一样好。对于具有常见且重要正则函数和域约束的经验风险最小化问题,我们给出了几种有效的算法。我们对我们的理论分析进行了实验研究,结果表明,自适应次梯度方法的性能优于最先进但非自适应的次梯度算法。
主页: http://www.jmlr.org/papers/volume12/duchi11a/duchi11a.pdf
关键词: 次梯度方法适应性在线学习随机凸优化
相关软件: 亚当RM链轮阿达德尔塔ImageNet公司传奇AlexNet公司TensorFlow公司PyTorch公司CIFAR公司PRMLT公司L-BFGS公司MNIST公司伦敦银行支持向量机达奇github新加坡元-QNScikit公司DiffSharp(差异锐化)张紧器2传感器ElemStatLearn(电子状态学习)
引用于: 285文件
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6 Wen,Zaiwen先生
5 Aleksandr V.加斯尼科夫。
4 科比·克拉默
4 约翰·杜奇(John C.Duchi)。
Frank E.柯蒂斯。
Dvurechensky,Pavel E。
罗纳德·费德昆(Ronald P.Fedkiw)。
谢尔盖·格拉顿
郭天德
胡,江
伊杜卡,Hideaki
刘海良
塔布拉塔·迈蒂
安德烈·米尔扎雷克
弗朗西斯科·奥拉博纳
斯特凡诺·索托
马丁·塔卡
菲利普·路易斯·托林特
徐东坡
Xu,洋洋
闫永贵
杨海照
袁亚香
2 弗朗西斯·巴赫。
2 阿纳斯·巴拉卡特
2 Aleksandr Beznosikov
2 什里吉塔·巴塔查里亚
2 帕斯卡·比安奇
2 卜、开封
2 迈克尔·伯克哈特(Michael C.Burkhart)。
2 蔡、李
2 普拉蒂克·乔达里
2 陈杰
2 陈亚萍
2 Dan O·克里斯安。
2 瓦伦丁·杜鲁修斯
2 罗伊·加西亚。
2 高桥高达
2 安东尼·戈迪孔·巴吉奥尼
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2 顾一琦
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2 埃拉德·哈赞
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2 李在洪
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2 安娜·M·马丁内斯。
2 Mobasher,Mostafa E。
2 爱德华·莫罗什科
2 Trung Nguyen-Thoi
2 Nguyen,Lam M。
2 豪尔赫·诺塞达尔
2 亚当·奥伯曼。
2 奥舍,斯坦利·乔尔
2 多维德·帕尔
2 潘蒂迪斯、帕诺斯
2 帕诺斯·帕达洛斯(Panos M.Pardalos)。
2 塞奥尼奥公园
2 爱德华·让·罗伯特·鲍威尔
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2 Yu,Carisa郭伟
1 亚历山德罗·阿巴特
1 马西尔·阿查布
1 阿德耶米·阿德约耶。
1 乔治·阿多索格鲁
1 阿加瓦尔(Alekh Agarwal)
1 纳曼·阿加瓦尔
1 查鲁·C·阿加瓦尔。
1 Edoardo M.艾若迪。
1 阿贾坎,哈娜
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107篇连载文章中引用

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16 SIAM优化杂志
14 机器学习
12 神经网络
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11 统计与计算
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8 神经计算
7 全球优化杂志
7 SIAM科学计算杂志
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