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带有微分项改进的自适应梯度下降优化算法

葛泉波 张建朝 杨秦敏 李宏

控制理论与应用2022，Vol.39Issue(4)：P.623-632,10.
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控制理论与应用2022，Vol.39Issue(4)：P.623-632,10.DOI:10.7641/CTA.2021.10061

带有微分项改进的自适应梯度下降优化算法

葛泉波 1张建朝 2杨秦敏 3李宏4

作者信息

  • 1. 南京信息工程大学自动化学院,江苏南京210044
  • 2. 杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018
  • 3. 浙江大学控制科学与工程学院,浙江杭州310063
  • 4. 中国飞行试验研究院,陕西西安710089
  • 折叠

摘要

关键词

卷积神经网络/梯度下降算法/微分项/权重更新/自适应学习率/悔界

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

葛泉波,张建朝,杨秦敏,李宏..带有微分项改进的自适应梯度下降优化算法[J].控制理论与应用,2022,39(4):P.623-632,10.

基金项目

中国航空科学基金项目(2019460T5001)资助。 （2019460T5001）

控制理论与应用

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-8152

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