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gradient computation
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边缘机器学习：基于分布式随机梯度下降的空中传输
本研究在有限的功率和带宽条件下，探索了运用多个边缘设备进行分布式随机梯度下降算法的联邦机器学习，提出了 D-DSGD 和 A-DSGD 两个方法，其中 A-DSGD 采用了一项新颖的模拟方案，比 D-DSGD 更快地收敛，并表现出更好的鲁棒
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6 years ago
Hamiltonian Descent 方法
研究了一种基于动力学系统模拟的优化方法，该方法使用常量步长和一阶梯度信息，在更大的凸函数类中实现线性收敛性，包括那些在其极小值点处可能具有奇异或未有界的二阶导数，该方法的动力学梯度映射可以设计成以凸共轭的形式整合信息，允许在非平滑或非强凸的
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6 years ago
通过更快的量子梯度计算来优化量子优化算法
该论文提出了一个基于梯度下降的优化算法框架，发展了一种计算多元实值函数梯度的量子算法，并提高了计算梯度的复杂性以适应光滑函数的重要类别，而且可以为量子最优化算法提供更快的计算梯度方法。
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7 years ago
ICML
正向和反向基于梯度的超参数优化
研究了计算任何迭代学习算法（如随机梯度下降）超参数的验证误差梯度的两种方法（反向模式和正向模式），这些程序镜像了递归神经网络计算梯度的两种方法，并具有不同的运行时间和空间要求。
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7 years ago
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