检索结果-南通市图书馆

数学杂志 2012年第1期32卷 74-78页

作者：汪宝彬戴济能中南民族大学数学与统计学学院湖北武汉430074 武汉工程大学理学院湖北武汉430073

本文研究了正则化格式下随机梯度下降法的收敛速度.利用线性迭代的方法,并通过参数选择,得到了随机梯度下降法的收敛速度.

关键词：收敛速度 Mercer核再生核希尔伯特空间随机梯度下降法

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贝叶斯随机梯度下降法

贝叶斯随机梯度下降法

作者： Kenenisa Tadesse Dame 华东师范大学

学位级别：硕士

论文研究序贯试验寻求一个带有测量误差的多元凸函数的最小值点的问题。提出了基于一元Kiefer-Wolfowitz过程的多元Kiefer-Wolfowitz方法,并指出其存在的最优步长估计问题。论文又基于Xu et al(2017)等提出的贝叶斯随机近似法提出贝叶... 详细信息

论文研究序贯试验寻求一个带有测量误差的多元凸函数的最小值点的问题。提出了基于一元Kiefer-Wolfowitz过程的多元Kiefer-Wolfowitz方法,并指出其存在的最优步长估计问题。论文又基于Xu et al(2017)等提出的贝叶斯随机近似法提出贝叶斯随机梯度下降方法。与基于算法的方法相比,后者的优点是非递归自适应性和稳健性。数据模拟和例子比较了所提出的方法的优劣。

关键词：梯度下降法 Kiefer-Wolfowitz过程 Robbins-Monro过程随机逼近随机梯度下降法

同方学位论文库评论

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一种基于差分隐私和时序的推荐系统模型研究

电子学报 2017年第9期45卷 2057-2064页

作者：范利云左万利王英王鑫吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 长春工程学院计算机技术与工程学院吉林长春130012

推荐系统的建立依赖用户的个人隐私信息,攻击者可以通过推荐的结果对用户的状态和行为进行预测.目前,虽然有对基于协同过滤近邻隐私保护的研究,但是对基于模型的隐私保护的关注度并不够高.差分隐私理论定义了一个相当严格的防攻击模型,... 详细信息

推荐系统的建立依赖用户的个人隐私信息,攻击者可以通过推荐的结果对用户的状态和行为进行预测.目前,虽然有对基于协同过滤近邻隐私保护的研究,但是对基于模型的隐私保护的关注度并不够高.差分隐私理论定义了一个相当严格的防攻击模型,通过添加噪声使数据失真达到隐私保护的目的,而且用户的兴趣存在兴趣漂移问题,对推荐效果造成影响,因此,提出基于差分隐私理论和时序理论构建基于模型的推荐系统.首先,根据差分隐私理论,给用户的评分数据增加小波动的符合Laplace分布的噪声,增大待分解矩阵的安全系数;然后,在随机梯度下降模型的基础上,将时序因子建模为时间权重,提高模型的准确性.实验证明该算法的准确性,并且为增强隐私研究提供了新的思路.

关键词：推荐系统非负矩阵分解随机梯度下降法差分隐私时序理论

基于分布式感知的移动机器人同时定位与地图创建

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机器人 2009年第1期31卷 33-39页

作者：梁志伟马旭东戴先中房芳东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

为了创建大规模环境的精确栅格地图,提出一种基于分布式感知的两层同时定位与地图创建(SLAM)算法.在局部层,机器人一旦进入了一个新的摄像头视野,便依据机器人本体上的激光和里程计信息,采用Rao-Blackwellized粒子滤波方法创建一个新的... 详细信息

为了创建大规模环境的精确栅格地图,提出一种基于分布式感知的两层同时定位与地图创建(SLAM)算法.在局部层,机器人一旦进入了一个新的摄像头视野,便依据机器人本体上的激光和里程计信息,采用Rao-Blackwellized粒子滤波方法创建一个新的局部栅格地图.与此同时,带有检测标志的机器人在摄像头视野内以曲线方式运动,以解决该摄像头的标定问题.在全局层,一系列的局部地图组成一个连接图,局部地图间的约束对应于连接图的边.为了生成一个准确且全局一致的环境地图,采用随机梯度下降法对连接图进行优化.实验结果验证了所提算法的有效性.

关键词：同时定位与地图创建分布式感知 Rao-Blackwellized粒子滤波器随机梯度下降法

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多指标推荐的全局邻域模型

西安交通大学学报 2012年第11期46卷 98-105页

作者：吕红亮王劲林邓峰中国科学院研究生院北京100049 中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心北京100190

针对现有的多指标推荐模型预测精度较低、速度较慢的问题,提出一种多指标推荐的全局邻域模型(MGNgbr).该模型综合全局的打分信息和隐性反馈数据,通过随机梯度下降法学习物品在各个指标上的相似度,选择相似度最高的前k个邻居参与运算并... 详细信息

针对现有的多指标推荐模型预测精度较低、速度较慢的问题,提出一种多指标推荐的全局邻域模型(MGNgbr).该模型综合全局的打分信息和隐性反馈数据,通过随机梯度下降法学习物品在各个指标上的相似度,选择相似度最高的前k个邻居参与运算并最终预测用户对物品的打分信息.该模型具有预测准确度高、解释性好、计算复杂度低等优点.实验结果表明,该模型的预测准确度和分类准确度均优于现有的平均值融合模型、多维距离模型和多维奇异值分解模型,与多维奇异值分解模型相比,该模型还具有收敛快、运行时间短等优点.

关键词：随机梯度下降法全局邻域模型多指标推荐

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多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建

电子与信息学报 2019年第10期41卷 2501-2508页

作者：赵小强宋昭漾兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

由于快速的卷积神经网络超分辨率重建算法(FSRCNN)卷积层数少、相邻卷积层的特征信息之间缺乏关联性,因此难以提取到图像深层信息导致图像超分辨率重建效果不佳。针对此问题,该文提出多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建方法。首先... 详细信息

由于快速的卷积神经网络超分辨率重建算法(FSRCNN)卷积层数少、相邻卷积层的特征信息之间缺乏关联性,因此难以提取到图像深层信息导致图像超分辨率重建效果不佳。针对此问题,该文提出多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建方法。首先,该方法设计了多级跳线连接的残差块,在多级跳线连接的残差块基础上构造了多级跳线连接的深度残差网络,解决相邻卷积层的特性信息缺乏关联性的问题;然后,使用随机梯度下降法(SGD)以可调节的学习率策略对多级跳线连接的深度残差网络进行训练,得到该网络超分辨率重建模型;最后,将低分辨率图像输入到多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建模型中,通过多级跳线连接的残差块得到预测的残差特征值,再将残差图像和低分辨率图像组合在一起转化为高分辨率图像。该文方法与bicubic,A+,SRCNN,FSRCNN和ESPCN算法在Set5和Set14测试集上进行了对比测试,在视觉效果和评价指标数值上该方法都优于其它对比算法。

关键词：超分辨率重建深度残差网络多级跳线连接的残差块随机梯度下降法

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基于复合卷积神经网络的图像去噪算法

模式识别与人工智能 2017年第2期30卷 97-105页

作者：吕永标赵建伟曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

基于深度学习理论,将图像去噪过程看成神经网络的拟合过程,构造简洁高效的复合卷积神经网络,提出基于复合卷积神经网络的图像去噪算法.算法第1阶段由2个2层的卷积网络构成,分别训练阶段2中的3层卷积网络中的部分初始卷积核,缩短阶段2中... 详细信息

基于深度学习理论,将图像去噪过程看成神经网络的拟合过程,构造简洁高效的复合卷积神经网络,提出基于复合卷积神经网络的图像去噪算法.算法第1阶段由2个2层的卷积网络构成,分别训练阶段2中的3层卷积网络中的部分初始卷积核,缩短阶段2中网络的训练时间和增强算法的鲁棒性.最后运用阶段2中的卷积网络对新的噪声图像进行有效去噪.实验表明文中算法在峰值信噪比、结构相识度及均方根误差指数上与当前较好的图像去噪算法相当,尤其当噪声加强时效果更佳且训练时间较短.

关键词：图像去噪卷积神经网络随机梯度下降法

随机动力学:内源与外源噪声的数学模型及其应用

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中国科学：数学 2017年第12期47卷 1693-1702页

作者：马易安钱紘叶晓峰 Department of Applied Mathematics University of Washington

复杂系统与过程的数学建模需要用随机动力学(stochastic dynamics)的思想和方法.随机动力学的理论有着两种不同的数学表述:随机过程(stochastic processes)和随机动力系统(random dynamical systems).后者是比前者更为精细的数学模型,... 详细信息

复杂系统与过程的数学建模需要用随机动力学(stochastic dynamics)的思想和方法.随机动力学的理论有着两种不同的数学表述:随机过程(stochastic processes)和随机动力系统(random dynamical systems).后者是比前者更为精细的数学模型,它不但给出对应于每一个初值的随机过程,还全面地描述不同初值的多条随机轨道如何同时随时间变化.前者恰恰表述了有内在随机性的个体的运动,而后者则反映了多个相同的确定性个体同时经历同一个随机环境.本文称这两种情形为内源噪声和外源噪声.两者都在化学和生物学中有广泛的应用.近年来兴起的以图G(V,E)为基础的概率布尔网络正是一类以{0,1}~V为状态空间的随机动力系统(RDS).本文介绍有关离散时间离散空间的RDS,同时也给出一个它在统计推断隐Markov模型的收敛速率估算中的应用.

关键词： Markov链随机映射随机矩阵概率布尔网络随机梯度下降法数学生物学

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面向大规模服务性能预测的在线学习方法

计算机科学与探索 2017年第12期11卷 1922-1930页

作者：孙勇谭文安谢娜蒋文明南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 滁州学院地理信息科学系安徽滁州239000 上海第二工业大学计算机与信息学院上海201029

为提高服务运行质量,需要主动预防服务失效和服务性能波动,而不是在服务发生错误时触发处理程序。高效地预测与分析大规模服务的性能是有效可行的主动预防工具。然而传统的服务性能预测模型多采用完全批量训练模式,难以满足大规模服务... 详细信息

为提高服务运行质量,需要主动预防服务失效和服务性能波动,而不是在服务发生错误时触发处理程序。高效地预测与分析大规模服务的性能是有效可行的主动预防工具。然而传统的服务性能预测模型多采用完全批量训练模式,难以满足大规模服务计算的实时性要求。在综合权衡完全批量学习法和随机梯度下降法的基础上,建立了基于在线学习的大规模服务性能预测模型,提出了一种基于小批量在线学习的服务性能预测方法,通过合理地设置预测模型的批量参数,一次迭代仅需训练批量规模较小的样本数据,从而改善大规模服务性能预测的时间效率;详细分析了在线服务预测模型的收敛性。实验表明,提出的在线学习算法有效地解决了大规模服务预测算法的时效性问题。

关键词：大规模服务计算在线学习小批量在线学习随机梯度下降法

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大口径倾斜镜复合控制算法参数优化研究

中国激光 2024年

作者：程勇孔令曦刘生虎冉兵杨康建赵旺官春林杨平自适应光学全国重点实验室中国科学院光电技术研究所中国科学院大学中国人民解放军陆军工程大学军械士官学校

多环节复合控制器可实现大口径倾斜镜高宽带光束抖动的稳定抑制，参数匹配是多环节复合控制器设计的难点，针对此问题，本文提出基于随机并行梯度下降辅助的参数优化方法，以实现复合控制下大口径倾斜镜的高带宽高精度控制。该方法以光... 详细信息

多环节复合控制器可实现大口径倾斜镜高宽带光束抖动的稳定抑制，参数匹配是多环节复合控制器设计的难点，针对此问题，本文提出基于随机并行梯度下降辅助的参数优化方法，以实现复合控制下大口径倾斜镜的高带宽高精度控制。该方法以光束抖动抑制残余能量最小化为目标，首先分析待抑制开环光束抖动的功率谱特性，据此设计复合控制器；然后选取光束抖动抑制的残余能量为代价函数进行复合控制器参数寻优；最后实现复合控制器抑制性能的优化调节。仿真对比初始参数的复合控制算法，同等校正条件下，使用本文所提随机梯度并行下降辅助方法优化后将单个大口径倾斜镜的光束抖动抑制性能提升34.2%，实验表明，利用本文所提方法对单个大口径倾斜镜高带宽光束抖动的能量抑制比达到53.1%，与基于两级倾斜镜的传统方法能量抑制能力相当，可有效减小系统复杂度，实现大口径倾斜镜对光束抖动高带宽高精度的控制，并为光束抖动控制器设计提供一种优化与评估手段。

关键词：光束抖动控制随机梯度下降法复合控制参数优化大口径倾斜镜