[发明专利]一种具有权值衰减的分布式自适应在线学习方法在审
| 申请号： | 202010353941.9 | 申请日： | 2020-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN111580962A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 申修宇;李德权;方润月 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明解决了分散网络中的一个自适应在线学习问题，其中一组学习者的目标函数是局部时变函数的和，而节点间的通信模型是一个连通的无向图。针对这一问题，首次提出了一种利用分布式优化方法和自适应策略的权值衰减分布式自适应在线梯度学习方法。该方法在图像数据集上对一个多项逻辑回归任务进行了数值实验，证实了该方法的计算优势，并与其他在线优化方法进行了比较，该方法优于其他方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 有权 衰减 分布式 自适应 在线 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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