Zeitschriftenartikel zum Thema „Adaptive gradient methods with momentum“
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Abdulkadirov, R. I., und P. A. Lyakhov. „A new approach to training neural networks using natural gradient descent with momentum based on Dirichlet distributions“. Computer Optics 47, Nr. 1 (Februar 2023): 160–69. http://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-co-1147.
Der volle Inhalt der QuelleREHMAN, MUHAMMAD ZUBAIR, und NAZRI MOHD NAWI. „STUDYING THE EFFECT OF ADAPTIVE MOMENTUM IN IMPROVING THE ACCURACY OF GRADIENT DESCENT BACK PROPAGATION ALGORITHM ON CLASSIFICATION PROBLEMS“. International Journal of Modern Physics: Conference Series 09 (Januar 2012): 432–39. http://dx.doi.org/10.1142/s201019451200551x.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Ruijuan, Xiaoquan Tang und Xiuting Li. „Adaptive Stochastic Gradient Descent Method for Convex and Non-Convex Optimization“. Fractal and Fractional 6, Nr. 12 (29.11.2022): 709. http://dx.doi.org/10.3390/fractalfract6120709.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yue, Seong-Yoon Shin, Xujie Tan und Bin Xiong. „A Self-Adaptive Approximated-Gradient-Simulation Method for Black-Box Adversarial Sample Generation“. Applied Sciences 13, Nr. 3 (18.01.2023): 1298. http://dx.doi.org/10.3390/app13031298.
Der volle Inhalt der QuelleLong, Sheng, Wei Tao, Shuohao LI, Jun Lei und Jun Zhang. „On the Convergence of an Adaptive Momentum Method for Adversarial Attacks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 13 (24.03.2024): 14132–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29323.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jiahui, Xinhao Yang, Ke Zhang und Chenrui Wen. „An Adaptive Deep Learning Optimization Method Based on Radius of Curvature“. Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (10.11.2021): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9882068.
Der volle Inhalt der QuelleZang, Yu, Zhe Xue, Shilong Ou, Lingyang Chu, Junping Du und Yunfei Long. „Efficient Asynchronous Federated Learning with Prospective Momentum Aggregation and Fine-Grained Correction“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 15 (24.03.2024): 16642–50. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29603.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Miaomiao, Dan Yao, Zhigang Liu, Jingfeng Guo und Jing Chen. „An Improved Adam Optimization Algorithm Combining Adaptive Coefficients and Composite Gradients Based on Randomized Block Coordinate Descent“. Computational Intelligence and Neuroscience 2023 (10.01.2023): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2023/4765891.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Shuoran, Qingcai Chen, Youcheng Pan, Yang Xiang, Yukang Lin, Xiangping Wu, Chuanyi Liu und Xiaobao Song. „ZO-AdaMU Optimizer: Adapting Perturbation by the Momentum and Uncertainty in Zeroth-Order Optimization“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 16 (24.03.2024): 18363–71. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i16.29796.
Der volle Inhalt der QuelleSineglazov, Victor, und Anatoly Kot. „Design of hybrid neural networks of the ensemble structure“. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 1, Nr. 4 (109) (26.02.2021): 31–45. http://dx.doi.org/10.15587/1729-4061.2021.225301.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jack, Guan Xiong Qiao, Alexandru Lopotenco und Ian Tong Pan. „Understanding Stochastic Optimization Behavior at the Layer Update Level (Student Abstract)“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 11 (28.06.2022): 13109–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21691.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Qikun, Yuzhi Zhang, Yanling Shao, Mengqi Liu, Jianyong Li, Junling Yuan und Ruifang Wang. „Boosting Adversarial Attacks with Nadam Optimizer“. Electronics 12, Nr. 6 (20.03.2023): 1464. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12061464.
Der volle Inhalt der QuelleYi, Dokkyun, Sangmin Ji und Sunyoung Bu. „An Enhanced Optimization Scheme Based on Gradient Descent Methods for Machine Learning“. Symmetry 11, Nr. 7 (20.07.2019): 942. http://dx.doi.org/10.3390/sym11070942.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Yunyun, Yutong Liu, Haocheng Zhou und Huijuan Hu. „Plant Diseases Identification through a Discount Momentum Optimizer in Deep Learning“. Applied Sciences 11, Nr. 20 (12.10.2021): 9468. http://dx.doi.org/10.3390/app11209468.
Der volle Inhalt der QuelleKoudounas, Alkis, und Simone Fiori. „Gradient-based Learning Methods Extended to Smooth Manifolds Applied to Automated Clustering“. Journal of Artificial Intelligence Research 68 (17.08.2020): 777–816. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.12192.
Der volle Inhalt der QuelleTchórzewski, Jerzy, und Tomasz Mielcarz. „Selection of an algorithm for classifying data quoted on the Day Ahead Market of TGE S.A. in MATLAB and Simulink using Deep Learning Toolbox“. Studia Informatica. System and information technology 28, Nr. 1 (01.12.2023): 83–108. http://dx.doi.org/10.34739/si.2023.28.05.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Ci. „The performance analysis of Adam and SGD in image classification and generation tasks“. Applied and Computational Engineering 5, Nr. 1 (14.06.2023): 757–63. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/5/20230697.
Der volle Inhalt der QuelleSen, Alper, und Kutalmis Gumus. „Comparison of Different Parameters of Feedforward Backpropagation Neural Networks in DEM Height Estimation for Different Terrain Types and Point Distributions“. Systems 11, Nr. 5 (19.05.2023): 261. http://dx.doi.org/10.3390/systems11050261.
Der volle Inhalt der QuelleJin, Yong, Yiwen Yang, Baican Yang und Yunfu Zhang. „An Adaptive BP Neural Network Model for Teaching Quality Evaluation in Colleges and Universities“. Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (10.08.2021): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2021/4936873.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Bao Ru, Jing Bing Li und Heng Yu Wu. „Tolerance Analog Circuit Hard Fault and Soft Fault Diagnosis Based on Particle Swarm Neural Network“. Advanced Materials Research 712-715 (Juni 2013): 1965–69. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.712-715.1965.
Der volle Inhalt der QuelleAn, Feng-Ping, Jun-e. Liu und Lei Bai. „Pedestrian Reidentification Algorithm Based on Deconvolution Network Feature Extraction-Multilayer Attention Mechanism Convolutional Neural Network“. Journal of Sensors 2021 (07.01.2021): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9463092.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Lin, Yian Zhu, Xianchen Shi und Xuesi Li. „A Situation Assessment Method with an Improved Fuzzy Deep Neural Network for Multiple UAVs“. Information 11, Nr. 4 (04.04.2020): 194. http://dx.doi.org/10.3390/info11040194.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Xue-Ting, Jun-Ning Liu, Adel Alowaisy, Noriyuki Yasufuku, Ryohei Ishikura und Meilani Adriyati. „Settlement Forecast of Marine Soft Soil Ground Improved with Prefabricated Vertical Drain-Assisted Staged Riprap Filling“. Buildings 14, Nr. 5 (07.05.2024): 1316. http://dx.doi.org/10.3390/buildings14051316.
Der volle Inhalt der QuelleÖZALTIN, Öznur, und Özgür YENİAY. „Detection of monkeypox disease from skin lesion images using Mobilenetv2 architecture“. Communications Faculty Of Science University of Ankara Series A1Mathematics and Statistics 72, Nr. 2 (23.06.2023): 482–99. http://dx.doi.org/10.31801/cfsuasmas.1202806.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Yiping. „News Video Classification Model Based on ResNet-2 and Transfer Learning“. Security and Communication Networks 2021 (16.12.2021): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5865200.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Yanan, Xuebin Ren, Fangyuan Zhao und Shusen Yang. „A Zeroth-Order Adaptive Learning Rate Method to Reduce Cost of Hyperparameter Tuning for Deep Learning“. Applied Sciences 11, Nr. 21 (30.10.2021): 10184. http://dx.doi.org/10.3390/app112110184.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Kyung-Soo, und Yong-Suk Choi. „HyAdamC: A New Adam-Based Hybrid Optimization Algorithm for Convolution Neural Networks“. Sensors 21, Nr. 12 (12.06.2021): 4054. http://dx.doi.org/10.3390/s21124054.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Yiqi, Longhua Yuan, Dong Li, Yan Li und Daoping Huang. „Process Monitoring of Quality-Related Variables in Wastewater Treatment Using Kalman-Elman Neural Network-Based Soft-Sensor Modeling“. Water 13, Nr. 24 (20.12.2021): 3659. http://dx.doi.org/10.3390/w13243659.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Rong-Ho, Benjamin Kofi Kujabi, Chun-Ling Chuang, Ching-Shun Lin und Chun-Jen Chiu. „Application of Deep Learning to Construct Breast Cancer Diagnosis Model“. Applied Sciences 12, Nr. 4 (13.02.2022): 1957. http://dx.doi.org/10.3390/app12041957.
Der volle Inhalt der Quellenull, Hailiang Liu, und Xuping Tian. „An Adaptive Gradient Method with Energy and Momentum“. Annals of Applied Mathematics 38, Nr. 2 (Juni 2022): 183–222. http://dx.doi.org/10.4208/aam.oa-2021-0095.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Jian-Qiang, Da-Zheng Feng und Wei-Wei Zhang. „Adaptive Improved Natural Gradient Algorithm for Blind Source Separation“. Neural Computation 21, Nr. 3 (März 2009): 872–89. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2008.07-07-562.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Guoqi, Zhiheng Zhou, Huiqiang Zhong und Shengli Xie. „Gradient descent with adaptive momentum for active contour models“. IET Computer Vision 8, Nr. 4 (August 2014): 287–98. http://dx.doi.org/10.1049/iet-cvi.2013.0089.
Der volle Inhalt der QuelleHAMID, NORHAMREEZA ABDUL, NAZRI MOHD NAWI, ROZAIDA GHAZALI und MOHD NAJIB MOHD SALLEH. „SOLVING LOCAL MINIMA PROBLEM IN BACK PROPAGATION ALGORITHM USING ADAPTIVE GAIN, ADAPTIVE MOMENTUM AND ADAPTIVE LEARNING RATE ON CLASSIFICATION PROBLEMS“. International Journal of Modern Physics: Conference Series 09 (Januar 2012): 448–55. http://dx.doi.org/10.1142/s2010194512005533.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Wei Tang, und Shao Gang Huang. „Adaptive Neural Network for Image Edge Detection“. Advanced Materials Research 524-527 (Mai 2012): 3792–96. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.524-527.3792.
Der volle Inhalt der QuelleOU, Shi-Feng, Ying GAO und Xiao-Hui ZHAO. „Stochastic Gradient Based Variable Momentum Factor Algorithm for Adaptive Whitening“. Acta Automatica Sinica 38, Nr. 8 (2012): 1370. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1004.2012.01370.
Der volle Inhalt der QuelleXue, Liqi. „Research on SGD Algorithm Using Momentum Strategy“. Applied and Computational Engineering 2, Nr. 1 (22.03.2023): 141–50. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/2/20220622.
Der volle Inhalt der QuelleYaqub, Muhammad, Jinchao Feng, M. Sultan Zia, Kaleem Arshid, Kebin Jia, Zaka Ur Rehman und Atif Mehmood. „State-of-the-Art CNN Optimizer for Brain Tumor Segmentation in Magnetic Resonance Images“. Brain Sciences 10, Nr. 7 (03.07.2020): 427. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci10070427.
Der volle Inhalt der QuelleLiang, Dong, Fanfan Ma und Wenyan Li. „New Gradient-Weighted Adaptive Gradient Methods With Dynamic Constraints“. IEEE Access 8 (2020): 110929–42. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3002590.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Bin, Li Gao und Yu-Hong Dai. „Gradient Methods with Adaptive Step-Sizes“. Computational Optimization and Applications 35, Nr. 1 (31.03.2006): 69–86. http://dx.doi.org/10.1007/s10589-006-6446-0.
Der volle Inhalt der QuelleTseng, Paul. „An Incremental Gradient(-Projection) Method with Momentum Term and Adaptive Stepsize Rule“. SIAM Journal on Optimization 8, Nr. 2 (Mai 1998): 506–31. http://dx.doi.org/10.1137/s1052623495294797.
Der volle Inhalt der QuelleShao, Hongmei, Dongpo Xu und Gaofeng Zheng. „Convergence of a Batch Gradient Algorithm with Adaptive Momentum for Neural Networks“. Neural Processing Letters 34, Nr. 3 (22.07.2011): 221–28. http://dx.doi.org/10.1007/s11063-011-9193-x.
Der volle Inhalt der QuelleBoffi, Nicholas M., und Jean-Jacques E. Slotine. „Implicit Regularization and Momentum Algorithms in Nonlinearly Parameterized Adaptive Control and Prediction“. Neural Computation 33, Nr. 3 (März 2021): 590–673. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01360.
Der volle Inhalt der QuelleFang, Qionglin, und X. U. E. Han. „A Nonlinear Gradient Domain-Guided Filter Optimized by Fractional-Order Gradient Descent with Momentum RBF Neural Network for Ship Image Dehazing“. Journal of Sensors 2021 (02.01.2021): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8864906.
Der volle Inhalt der QuelleArthur, C. K., V. A. Temeng und Y. Y. Ziggah. „Performance Evaluation of Training Algorithms in Backpropagation Neural Network Approach to Blast-Induced Ground Vibration Prediction“. Ghana Mining Journal 20, Nr. 1 (07.07.2020): 20–33. http://dx.doi.org/10.4314/gm.v20i1.3.
Der volle Inhalt der QuelleWanto, Anjar. „Prediksi Angka Partisipasi Sekolah dengan Fungsi Pelatihan Gradient Descent With Momentum & Adaptive LR“. ALGORITMA : JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA 3, Nr. 1 (30.04.2019): 9. http://dx.doi.org/10.30829/algoritma.v3i1.4431.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Yang, Lipo Mo, Yusen Hu und Fei Long. „The Improved Stochastic Fractional Order Gradient Descent Algorithm“. Fractal and Fractional 7, Nr. 8 (18.08.2023): 631. http://dx.doi.org/10.3390/fractalfract7080631.
Der volle Inhalt der QuelleFrassoldati, Giacomo, Luca Zanni und Gaetano Zanghirati. „New adaptive stepsize selections in gradient methods“. Journal of Industrial & Management Optimization 4, Nr. 2 (2008): 299–312. http://dx.doi.org/10.3934/jimo.2008.4.299.
Der volle Inhalt der QuelleGong, Xiaolin, und Xiaoshuang Ding. „Adaptive CDKF Based on Gradient Descent With Momentum and its Application to POS“. IEEE Sensors Journal 21, Nr. 14 (15.07.2021): 16201–12. http://dx.doi.org/10.1109/jsen.2021.3076071.
Der volle Inhalt der QuelleShao, Hongmei, Dongpo Xu, Gaofeng Zheng und Lijun Liu. „Convergence of an online gradient method with inner-product penalty and adaptive momentum“. Neurocomputing 77, Nr. 1 (Februar 2012): 243–52. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2011.09.003.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Xiaohui, und Jianping Dong. „Applications of fractional gradient descent method with adaptive momentum in BP neural networks“. Applied Mathematics and Computation 448 (Juli 2023): 127944. http://dx.doi.org/10.1016/j.amc.2023.127944.
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