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神经网络非梯度优化方法研究进展
被引量：
6
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作者
盛蕾
陈希亮
康凯
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第17期34-49,共16页
神经网络优化是机器学习领域的一个基础性前沿课题。相较于神经网络的纯梯度优化算法,非梯度算法在解决收敛速度慢、易陷入局部最优、无法解决不可微等问题上表现出更大的优势。在剖析基于梯度的神经网络方法优缺点的基础上,重点对部分...
神经网络优化是机器学习领域的一个基础性前沿课题。相较于神经网络的纯梯度优化算法,非梯度算法在解决收敛速度慢、易陷入局部最优、无法解决不可微等问题上表现出更大的优势。在剖析基于梯度的神经网络方法优缺点的基础上,重点对部分非梯度优化方法进行了综述,包括前馈神经网络优化和随机搜索优化;从基本理论、训练神经网络的步骤以及收敛性等方面对非梯度优化方法的优缺点和应用情况进行了分析;总结了基于非梯度的训练神经网络的算法在理论和应用方面面临的挑战并且展望了未来的发展方向。
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关键词
深度学习
神经网络
训练
算法
优化
理论
非梯度优化算法
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题名
神经网络非梯度优化方法研究进展
被引量：
6
1
作者
盛蕾
陈希亮
康凯
机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第17期34-49,共16页
基金
国家自然科学基金(61806221)。
文摘
神经网络优化是机器学习领域的一个基础性前沿课题。相较于神经网络的纯梯度优化算法,非梯度算法在解决收敛速度慢、易陷入局部最优、无法解决不可微等问题上表现出更大的优势。在剖析基于梯度的神经网络方法优缺点的基础上,重点对部分非梯度优化方法进行了综述,包括前馈神经网络优化和随机搜索优化;从基本理论、训练神经网络的步骤以及收敛性等方面对非梯度优化方法的优缺点和应用情况进行了分析;总结了基于非梯度的训练神经网络的算法在理论和应用方面面临的挑战并且展望了未来的发展方向。
关键词
深度学习
神经网络
训练
算法
优化
理论
非梯度优化算法
Keywords
deep learning
neural network
training algorithm
optimization theory
non-gradient optimization 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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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
神经网络非梯度优化方法研究进展
盛蕾
陈希亮
康凯
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
6
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