• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Данилова, Марина Юрьевна. Методы, использующие градиентный клиппинг, для задач стохастической оптимизации с тяжелым шумом / М. Ю. Данилова. - DOI 10.31857/S2686954323601768. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - 2023. - Т. 514, № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. - С. 99-108. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2686-9543.

    ГРНТИ УДК
    28.23.25004.85
    28.23.37004.032.26
    27.43.15303.092.5

    Рубрики:
    Машинное обучение
    Нейронные сети
    Стохастические системы

    Кл.слова (ненормированные): выпуклая оптимизация -- стохастическая оптимизация -- методы первого порядка -- генеративно-состязательные сети
    Аннотация: Эта статья представляет собой обзор результатов ряда исследований [Gorbunov et al., 2020, 2021, 2022, Sadiev et al., 2023], в которых постепенно устранялись открытые вопросы, связанные с анализом сходимости с большой вероятностью стохастических методов оптимизации первого порядка при слабых предположениях о шуме. В начале мы представим концепцию градиентного клиппинга, которая играет ключевую роль в развитии стохастических методов для успешной работы в случае распределений с тяжелыми хвостами. Далее мы рассмотрим важность получения оценок сходимости методов в вероятностном контексте и их взаимосвязь с оценками сходимости по математическому ожиданию. Заключительные разделы статьи посвящены основным результатам в области задач минимизации и результатам численных экспериментов.
    Экз-ры полностью 359d8ba0b0b55c9f9b75b27f4b5ce054/2023/Т.514 2
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -971185-800234)

    Шифр в сводном ЭК: 2caac40a2c7dad761ab1a917a8360e84




    Заказ фрагмента документа ₽