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基于学习速率与更新向量的混合云数据冗余值迭代算法
被引量：
4
1
作者
张晓丽
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第5期114-119,共6页
针对传统混合云数据冗余值迭代算法的平均回报值较低、收敛稳定性较差、收敛动作规模较小等问题,提出一种基于学习速率与更新向量的混合云数据冗余值迭代算法。首先,构建混合云数据冗余值值函数,在该函数中引入一个新的参数更新权重向量...
针对传统混合云数据冗余值迭代算法的平均回报值较低、收敛稳定性较差、收敛动作规模较小等问题,提出一种基于学习速率与更新向量的混合云数据冗余值迭代算法。首先,构建混合云数据冗余值值函数,在该函数中引入一个新的参数更新权重向量,基于深度学习中学习速率要求,获取值函数的稳定值;其次,依据获取的稳定值计算值函数稳定值向量,利用新权值处理稳定值向量,获取值函数更新向量;最后,对权值增量进行计算,结合哈希表完成混合云数据冗余值的迭代研究。实验结果表明,该算法的平均回报值最高,且收敛速度最快。
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关键词
学习速率
更新向量
深度学习
混合云数据
冗余值迭代算法
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题名
基于学习速率与更新向量的混合云数据冗余值迭代算法
被引量：
4
1
作者
张晓丽
机构
东北大学机械工程与自动化学院
长春师范大学数学学院
出处
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第5期114-119,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(41071262,61300230)。
文摘
针对传统混合云数据冗余值迭代算法的平均回报值较低、收敛稳定性较差、收敛动作规模较小等问题,提出一种基于学习速率与更新向量的混合云数据冗余值迭代算法。首先,构建混合云数据冗余值值函数,在该函数中引入一个新的参数更新权重向量,基于深度学习中学习速率要求,获取值函数的稳定值;其次,依据获取的稳定值计算值函数稳定值向量,利用新权值处理稳定值向量,获取值函数更新向量;最后,对权值增量进行计算,结合哈希表完成混合云数据冗余值的迭代研究。实验结果表明,该算法的平均回报值最高,且收敛速度最快。
关键词
学习速率
更新向量
深度学习
混合云数据
冗余值迭代算法
Keywords
learning rate
update vector
deep learning
hybrid cloud data
redundancy value iteration algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于学习速率与更新向量的混合云数据冗余值迭代算法
张晓丽
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
4
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参考文献
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