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  • 1 篇 学位论文

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主题

  • 1 篇 在线凸优化问题
  • 1 篇 去中心化优化算法
  • 1 篇 梯度下降算法
  • 1 篇 在线梯度下降算法
  • 1 篇 在线学习问题
  • 1 篇 转换代价
  • 1 篇 动态遗憾
  • 1 篇 分布式优化算法
  • 1 篇 随机梯度下降算法

机构

  • 1 篇 国防科技大学

作者

  • 1 篇 赵亚威

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=在线凸优化问题"
1 条 记 录,以下是1-10 订阅
排序:
在线梯度下降算法的动态遗憾分析与应用
在线梯度下降算法的动态遗憾分析与应用
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作者: 赵亚威 国防科技大学
学位级别:博士
作为一种广泛使用的在线凸优化方法,在线梯度下降算法通常用来求解在线学习问题。它把在线学习的过程建模为一个连续地博弈问题。博弈的双方分别为学习者和未知环境。在每次博弈时,由学习者先出牌,它根据历史信息给出一个出牌策略,即决... 详细信息
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