Дата публикации: 2018

Дата публикации в реестре: 2020-03-03T18:34:36Z

Аннотация:

Исследуется релаксационный субградиентный метод с двухранговой коррекцией матриц метрики. Доказано, что на сильновыпуклых функциях, в случае существования линейного преобразования координат, уменьшающего степень обусловленности задачи, метод имеет линейную скорость сходимости, соответствующую этой степени обусловленности. Экспериментально установлено, что скорости сходимости квазиньютоновского и изучаемого методов на гладких функциях практически эквивалентны. Вычислительные возможности метода используются для построения эффективных алгоритмов обучения нейронных сетей.

Тип: статьи в журналах

Источник: Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2018. № 55. С. 22-37