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显式优化神经网络减少反向传播需求并发现更好的极值
基于反向传播的迭代微分逼近方法使得神经网络的优化成为可能,但目前仍然计算代价高昂,尤其是在大规模训练模型时。本文提出了一种计算效率高的神经网络优化替代方案,既能降低神经网络的扩展成本,又能为低资源应用提供高效的优化。通过数学分析其梯度,我们
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8 months ago
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