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基于梯度下降的机器学习应用研究

2013年 应用技术  初期阶段
  • 成果简介
最优化理论在机器学习的发展过程中发挥了非常重要的作用，而梯度下降优化算法由于简单高效，对大规模数据应用具有较好的可扩展性，因而成为本项目的研究重点。机器学习研究的范围广泛，本项目依据实际情况主要研究梯度下降算法在以下两个领域的应用：监督学习问题和多标号学习问题。监督学习方面拟研究凸损失函数在梯度下降算法中的作用，主要研究算法的收敛性能和泛化性能；多标号学习方面：拟通过梯度下降算法来优化近似...
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