动态系统中深度神经网络在线自适应的控制理论技术

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提出了Dynamic Game Theoretic Neural Optimizer (DGNOpt)优化器,通过将神经网络中的每个层视为动态博弈中的玩家进行训练。该优化器在图像分类数据集上的残差网络和Inception网络表现出更好的收敛效果,为稳健的最优控制和基于赌博机的优化提供了新的算法机会。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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