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首页> Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society> SSR1M: A stochastic SR1 method with momentum acceleration for non-Convex optimization.

SSR1M: A stochastic SR1 method with momentum acceleration for non-Convex optimization.

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第一作者： Jinlan,Liu
第一单位： Department of Mathematics, Changchun Normal University, Changchun, 130032, China.
作者： Jinlan,Liu [1] ; Hanger,Liu [2] ; Xin,Deng [2] ; Dongpo,Xu [3]
作者单位： Department of Mathematics, Changchun Normal University, Changchun, 130032, China. [1] Key Laboratory for Applied Statistics of MOE, School of Mathematics and Statistics, Northeast Normal University, Changchun, 130024, China. [2] Key Laboratory for Applied Statistics of MOE, School of Mathematics and Statistics, Northeast Normal University, Changchun, 130024, China. Electronic address: xudp100@nenu.edu.cn. [3]
关键词 ConvergenceMomentum accelerationMultinomial logistic regressionNon-convex optimizationStochastic symmetric rank-one algorithm
DOI 10.1016/j.neunet.2025.108283
PMID 41202706
发布时间 2025-11-07
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Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society

Neural networks

2025年195卷

108283页

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