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神经网络可行的无鞍牛顿优化的 Hessian-Vector 乘积系列

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内容提要

该研究提出了一种适用于高维度优化问题的算法，结合了随机梯度下降和拟牛顿法，通过维护和操作每个贡献函数的独立 Hessian 近似值实现不同的方法的统一。该算法在七个不同的优化问题上进行了实验性的改进收敛表现，已发布为开源 Python 和 MATLAB 软件包。

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标签

Hessian 近似值 vector 开源软件包 拟牛顿法 神经网络 随机梯度下降 高维度优化问题
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