典型文献
梯度下降及优化算法研究综述
文献摘要：
梯度下降法是机器学习算法中广泛使用的方法,特别是在神经网络中.本文首先概述了梯度下降法和其三种实现框架,描述其优缺点.针对算法训练时间缓慢的缺陷,首先从最经典且主流的梯度下降优化算法开始介绍,阐述研究动机、基本思想、其解决的问题,最后对比流行的梯度下降优化算法进行实验分析.
文献关键词：
梯度下降法;机器学习;优化算法;发展方向
中图分类号：
作者姓名：
王昕
作者机构：
盐城工学院,江苏盐城224051
文献出处：
引用格式：
[1]王昕-.梯度下降及优化算法研究综述)[J].电脑知识与技术,2022(08):71-73
A类：
B类：
算法研究,梯度下降法,机器学习算法,其三,算法训练,训练时间,梯度下降优化,基本思想
AB值：
0.219046
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
