周柏

作品数：2被引量：11H指数：1
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供职机构：中国人民解放军陆军军官学院更多>>
发文主题：MIRRORCOMPOSITE强凸DESCENT稀疏性更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《模式识别与人工智能》《软件学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
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基于随机步长具有最优瞬时收敛速率的稀疏随机优化算法
《模式识别与人工智能》2015年第10期876-885,共10页周柏 陶卿 储德军 
国家自然科学基金项目(No.61273296);安徽省自然科学基金青年项目(No.1508085QF114;1308085QF121)资助
几乎所有的稀疏随机算法都来源于在线形式,只能获得平均输出方式的收敛速率,对于强凸优化问题无法达到最优的瞬时收敛速率.文中避开在线形式转到随机模式,直接研究随机优化算法.首先在含有L1正则化项的稀疏优化问题中加入L2正则化项,使...
关键词：机器学习 随机优化 最优瞬时收敛速率 稀疏性 
一种求解强凸优化问题的最优随机算法被引量：11
《软件学报》2014年第9期2160-2171,共12页邵言剑 陶卿 姜纪远 周柏 
国家自然科学基金(61273296)
随机梯度下降(SGD)算法是处理大规模数据的有效方法之一.黑箱方法SGD在强凸条件下能达到最优的O(1/T)收敛速率,但对于求解L1+L2正则化学习问题的结构优化算法,如COMID(composite objective mirror descent)仅具有O(lnT/T)的收敛速率.提...
关键词：机器学习 随机优化 强凸问题 混合正则化项 COMID (composite objective MIRROR descent) 
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