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阿达德尔塔

swMATH ID: 39429
软件作者: 马修·泽勒
描述: ADADELTA:一种自适应学习率方法。我们提出了一种新的用于梯度下降的全维学习率方法,称为ADADELTA。该方法仅使用一阶信息随时间动态调整,除常规随机梯度下降法外,计算开销最小。该方法不需要手动调整学习速率,并且对噪声梯度信息、不同的模型架构选择、各种数据模式和超参数选择具有鲁棒性。与其他方法相比,我们在分布式集群环境中使用单台机器和大规模语音数据集进行MNIST数字分类任务时取得了令人满意的结果。
主页: https://paperswithcode.com/paper/adadelta-an-adaptive-learning-rate-method
相关软件: 亚当阿达格拉德RMS公司ImageNet公司TensorFlow公司AlexNet公司PyTorch公司PRMLT公司达奇MNIST公司CIFAR公司L-BFGS公司githubADVI公司凯拉斯张紧器2传感器传奇DiffSharp(差异锐化)西雅娜ElemStatLearn(电子状态学习)
引用于: 122文件
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7 大卫·约翰·诺特
5 迈克尔·斯坦利·史密斯
4 鲁本·洛艾莎·玛雅
罗纳德·费德昆(Ronald P.Fedkiw)。
越南Tran
严,梁
周涛
2 伊利亚斯·比利奥尼斯
2 莱昂·博图
2 伊夫里姆·埃尔辛·康格尔
2 Vojtech公司Kejzlar
2 李在洪
2 刘京晨
2 塔布拉塔·迈蒂
2 Trung Nguyen-Thoi
2 Victor M.H.翁。
2 斯坦利·乔尔·奥斯尔
2 Phoha、Shashi P。
2 阿索克·库马尔·雷
2 弗雷德·罗斯塔
2 萨博(Samer jun)。
2 唐雪英
2 Tripathy,罗希特·K。
2 Tam T.Truong。
2 王宝
2 王志
2 徐东坡
2 Ying、Zhiliang
2 朱明辉
1 塔莱尔·阿卜杜塞勒姆
1 阿德耶米·阿德约耶。
1 布兰登·D·阿莫斯。
1 索鲁什·阿拉米德
1 E.O.阿尔汉格尔斯卡亚。
1 啊,尼哈特
1 俄克拉荷马州艾多杜市
1 米哈伊尔·巴本科
1 白金帅
1 阿迪蒂亚·巴鲁
1 鲍,迈克尔
1 理查德·巴拉纽克。
1 法尔津·巴雷卡特
1 沙姆苏尔哈克·巴西尔
1 安德烈·里卡多·贝洛托·达席尔瓦
1 阿尔韦托·本马德
1 比勒尔·本赛德
1 费利佩·贝尔纳多
1 伦纳德·贝拉达
1 安德烈·路易斯·贝尔托齐
1 什里吉塔·巴塔查里亚
1 阿尔伯特·比费特
1 Dan S.Bolintinanu。
1 杰弗里·博尔米尔
1 马尔西奥·博尔赫斯。
1 阿卜杜塞兰·布泽杜姆
1 克莱尔·博伊尔
1 大卫·M·布兰德曼。
1 弗拉迪斯拉夫·布兰尼茨基
1 皮埃尔·布拉斯
1 迈克尔·伯克哈特(Michael C.Burkhart)。
1 Joseph T.Chang。
1 陈景润
1 陈世毅
1 陈,汤姆
1 陈新源
1 陈瑜
1 朱莉安·钟(Julianne M.Chung)。
1 马提亚斯·钟
1 约翰·比杰尔·巴赫·克劳森
1 科尔特斯·门多萨(Jorge M.Cortés-Mendoza)。
1 Frank E.柯蒂斯。
1 彼得·达纳赫。
1 Jesús A.De Loera。
1 德苏巴扬
1 罗纳尔多·迪亚斯
1 Steven X·丁。
1 雷米·丁维尔
1 Do,Dieu T.T。
1 是的,宣安
1 布伦丹·多诺霍
1 Alireza Doostan
1 克里斯托弗·德罗万迪(Christopher C.Drovandi)。
1 杜强
1 Jennifer B.Erway。
1 穆罕默德·雷扎·埃斯拉希
1 方志浩
1 梅丽娅·冯
1 冯文英
1 冯向南
1 弗赖斯蒂尔,日耳曼
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1 高俊斌
1 高,袁
1 马克西姆·加佐
1 基特,卡努
1 耿正林
1 理查德·H·格拉赫。
1 萨姆比特·加代
1 Gilson Antonio Giraldi
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69篇连载文章中引用

9 神经网络
7 计算物理杂志
7 机器学习研究杂志(JMLR)
6 计算与图形统计杂志
6 统计与计算
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4 计算物理学中的通信
机器学习
神经计算
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2 计算统计学
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2 计算优化与应用
2 国际计算方法杂志
2 应用统计学年鉴
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