检索结果-内蒙古大学图书馆

信息安全研究 2024年第10期10卷 967-974页

作者：王杰昌刘玉岭张平刘牧华赵新辉郑州大学体育学院体育大数据中心郑州450044 中国科学院信息工程研究所北京100085 河南科技大学数学与统计学院河南洛阳471023 龙门实验室智能系统科创中心河南洛阳471023

使用支持向量机(support vector machine,SVM)处理敏感数据时,隐私保护很重要,已有SVM隐私保护方案基于批量梯度下降法(batch gradient descent,BGD)进行训练,计算开销巨大.针对该问题,提出基于小批量随机梯度下降法(mini-batch stochas... 详细信息

使用支持向量机(support vector machine,SVM)处理敏感数据时,隐私保护很重要,已有SVM隐私保护方案基于批量梯度下降法(batch gradient descent,BGD)进行训练,计算开销巨大.针对该问题,提出基于小批量随机梯度下降法(mini-batch stochastic gradient descent,Mini-batch SGD)的SVM隐私保护方案.首先,设计基于Mini-batch SGD的SVM训练算法;然后在此基础上,对模型权重进行乘法扰动,利用大整数分解问题困难假设确保模型的隐私性,使用同态密码体制对数据加密后再执行SVM训练,之后运用同态哈希函数进行验证;最终构建了SVM隐私保护方案.针对安全威胁,论证了数据隐私性、模型隐私性、模型正确性.对方案进行仿真实验和分析,结果表明,该方案在分类性能接近已有方案的情况下,其计算时间开销平均节约了92.4%.

关键词：小批量随机梯度下降法支持向量机同态加密同态哈希函数隐私保护

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随机梯度下降法及其在BEC基态解中的应用

随机梯度下降法及其在BEC基态解中的应用

引用

作者：李晶晶云南财经大学

学位级别：硕士

近年来,高速发展的科学技术将人工智能带入大众的视野中.机器学习作为人工智能的核心技术,引起了众多学者的关注.在机器学习领域,有许多待求解的复杂优化模型,基于梯度下降的优化模型求解方法简单且实用,很受欢迎.本文详细介绍了梯度下... 详细信息

近年来,高速发展的科学技术将人工智能带入大众的视野中.机器学习作为人工智能的核心技术,引起了众多学者的关注.在机器学习领域,有许多待求解的复杂优化模型,基于梯度下降的优化模型求解方法简单且实用,很受欢迎.本文详细介绍了梯度下降法、随机梯度下降法和小批量随机梯度下降法求解优化问题的具体过程,讨论比较三种方法的特性,并使用实际算例说明其有效性和适用范围,并将小批量随机梯度下降法用于求解玻色―爱因斯坦凝聚态基态解.对于后者,首先通过增广拉格朗日法将带约束的能量泛函极值问题转为无约束的能量泛函极值问题,然后通过傅里叶配置谱方法对一维无约束的能量泛函进行离散化处理,最后使用小批量随机梯度下降法进行数值模拟实验,数值实验验证了该优化方法在求解玻色―爱因斯坦凝聚态基态解问题时的可行性和有效性.

关键词：小批量随机梯度下降法玻色―爱因斯坦凝聚态增广拉格朗日法傅里叶配置谱方法数值计算

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基于梯度的三种优化方法及比较

引用

统计学与应用 2024年第1期13卷 21-29页

作者：李晶晶云南财经大学统计与数学学院云南昆明

近年来,高速发展的科学技术将人工智能带入大众的视野。机器学习和深度学习作为人工智能的核心技术,引起了众多学者的关注。在机器学习领域,由于目标模型损失函数的复杂性,使得无法快速有效地得到参数估计的表达式,因此,运用基于梯度的... 详细信息

近年来,高速发展的科学技术将人工智能带入大众的视野。机器学习和深度学习作为人工智能的核心技术,引起了众多学者的关注。在机器学习领域,由于目标模型损失函数的复杂性,使得无法快速有效地得到参数估计的表达式,因此,运用基于梯度的优化方法求解该类优化问题很受欢迎,到目前为止最主流的一个算法就是梯度下降法,但在实际应用中,随着数据规模越来越大,传统的梯度下降法训练的过程及其缓慢,已不能够快速有效的解决大规模机器学习问题。所以,在梯度下降方法的基础上进行了改进,提出了随机梯度下降算法。随机方法因其良好的标度特性在大规模应用问题中受到青睐,本文首先详细介绍了梯度下降法、随机梯度下降法及小批量随机梯度下降法三个方法基本思想及其求解最优化问题的具体过程,然后设计数值例子进行模拟实验,并比较三种方法的优劣性,最后通过实验结果得出结论:梯度下降法收敛性较好,但计算效率低,随机梯度下降法计算效率高,而小批量梯度下降法则是介于二者之间。因此在计算大规模的问题时,随机梯度下降法相较于另外两种方法更为有效。

关键词：最优化问题梯度下降法随机梯度下降法小批量随机梯度下降法

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