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alternating gradient descent
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矩阵分解的交替梯度下降收敛
本文研究了交替梯度下降算法应用于非对称矩阵分解目标函数的收敛性分析，证明了在充分迭代步数内，随机初始化下可以收敛到较优解，此结果可以为更广泛的非凸低秩矩阵分解问题的收敛分析提供帮助，并在实验中得到了验证。
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a year ago
交替梯度下降和专家混合模型用于综合多模态感知
该研究介绍了一种称为 “Integrated Multimodal Perception（IMP）” 的多模态多任务训练和建模方法，采用转换编码器对图像、视频、文本和音频等多模态输入进行整合处理，在一系列下游任务中实现了竞争性能和提高。在零
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a year ago
通过交替梯度下降上升实现固定步长的有限遗憾和循环
本文介绍了一种通过交替更新策略，使用有限步长实现梯度下降算法的非标准实现方法，从而消除了标准实现方法容易出现的策略偏离均衡和后悔值不断增加的问题，并建议在对抗环境下使用交替梯度下降算法来保证策略的有界性和周期性。
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5 years ago
ICML
具证明性的用于具有强相关性的非负矩阵分解的交替梯度下降算法
本文提出了基于交替梯度下降的算法，证明在强相关性存在的情况下能够恢复真实特征矩阵，并展示了其鲁棒性和优越性。
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7 years ago
非凸优化在潜变量高斯图模型估计中的加速
通过矩阵分解方法和基于硬阈值的迭代梯度下降算法，我们提出了一个针对潜变量高斯图模型（LVGGM）的稀疏和低秩分量的估计方法，实验结果表明该算法比现有算法更加优越。
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7 years ago
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