Сучасні стохастичні квазіградієнтні алгоритми оптимізації

• Дата: 2024
• Автори: Norkin, Vladimir, Kozyriev, Anton, Norkin, Bogdan
• Формат: Стаття
• Мова: English
• Опубліковано: V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2024
• Теми: стохастична оптимізація; стохастична апроксимація; стохастична негладка оптимізація; стохастичний градієнтний спуск; стохастичний квазіградієнтний метод; адаптивний метод стохастичного градієнта; кінцево-різницевий стохастичний градієнт
• Онлайн доступ: https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/228
• Назва журналу: Problems of Control and Informatics

Стохастична оптимізація стала провідним методом у різних галузях, таких як машинне навчання, нейронні мережі та обробка сигналів. Ці задачі спрямовані на мінімізацію цільової функції із зашумленими та невизначеними даними. Всебічно порівнюються сучасні квазіградієнтні методи стохастичної оптимізації...