同类推荐
-
-
深度强化学习算法原理与实战：基于MATLAB
-
¥109.00
-
-
扣子Coze AI零代码应用开发全能手
-
¥79.00
-
-
Kimi实战精粹
-
¥69.90
-
-
人工智能物联网应用:基于树莓派
-
¥49.00
-
-
人工智能物联网应用:基于树莓派
-
¥49.00
-
-
人工智能物联网应用:基于树莓派
-
¥49.00
-
-
人人都需要的通用智能体助手:Manus+扣子空间+秒哒…
-
¥79.00
-
-
AIGC基础与应用:微课版
-
¥68.00
-
-
这就是MCP
-
¥79.80
-
-
豆包实战精粹
-
¥69.90
|
|
图书信息
|
|
|
|
面向分布式机器学习的无中心优化算法
|
| ISBN： | 9787030782465 |
定价： | ￥130.00 |
| 作者： | 张明川[等]著 |
出版社： | 科学出版社 |
| 出版时间： | 2025年06月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 198页 |
中图法： | TP181 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
北京人天书店有限公司
|
36
|
库区4/样本4
|
2025-08-27
|
|
其它供货商库存合计
|
202
|
|
2025-08-27
|
图书简介 | | 本书结合随机坐标块方法提出了RBC-Adam在线学习优化算法，设计了一种自适应的次梯度在线学习算法针对深度模型训练过程中的高昂计算成本问题，利用随机坐标块方法和Frank-Wolfe方法避免了大量的计算成本，提出了不同的随机梯度自适应优化算法，还设计了一种结合差分隐私方法以保护用户隐私，且均在理论上进行了证明，并在主流的公开数据集上验证了大部分算法的良好性能。 |
|