同类推荐
-
-
豆包AI智能应用实战一本通
-
¥78.00
-
-
豆包AI智能应用实战一本通
-
¥78.00
-
-
豆包AI智能应用实战一本通
-
¥78.00
-
-
AI助力开发:Trae+CodeWhisperer+D…
-
¥79.00
-
-
AI助力开发:Trae+CodeWhisperer+D…
-
¥79.00
-
-
AI助力开发:Trae+CodeWhisperer+D…
-
¥79.00
-
-
智能时代的伦理与法律:人工智能治理的多元视角:plur…
-
¥65.00
-
-
人工智能算法从基础到实战
-
¥99.00
-
-
人工智能通识与应用
-
¥39.80
-
-
人工智能基础及应用
-
¥39.90
|
|
图书信息
|
|
|
|
深度学习的增广二阶优化器
|
| ISBN: | 9787548759362 |
定价: | ¥88.00 |
| 作者: | 曾向荣,刘衍,钟志伟著 |
出版社: | 中南大学出版社 |
| 出版时间: | 2024年11月 |
开本: | 24cm |
| 页数: | 166页 |
中图法: | TP183 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
|
|
|
|
|
其它供货商库存合计
|
23
|
|
2025-12-09
|
图书简介 | | 本书围绕面向深度神经网络的增广二阶优化器展开研究,在二阶优化器的基础上,通过结合三次正则项,构建能利用高阶梯度信息的损失函数;为了避免计算完整的海森矩阵和进一步加速迭代收敛过程,提出了各类矩阵更新和动量加速规则,从而得到性能更优的增广二阶优化器。同时,面向有能耗约束和嵌入式硬件设备实施的深度估计应用,本书分别提出了投影增广二阶优化器和近端增广二阶优化器。 |
|