【摘 要】
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随着存储技术与计算机计算能力的飞速发展,人们收集、存储、传输、处理数据的能力得到了飞速提升,随之涌现出许多以深度神经网络为代表的算法模型.这些模型往往是非凸的,且数据或者参数之间往往存在很强的冗余.本文考虑了一类稀疏正则化的非凸优化问题,设计求解算法,给出其全局收敛性分析,并设计实验来验证模型的有效性.本文结构如下:第一章,我们讨论了论文的研究背景及相关基础概念和预备知识.第二章,我们讨论了非凸优
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随着存储技术与计算机计算能力的飞速发展,人们收集、存储、传输、处理数据的能力得到了飞速提升,随之涌现出许多以深度神经网络为代表的算法模型.这些模型往往是非凸的,且数据或者参数之间往往存在很强的冗余.本文考虑了一类稀疏正则化的非凸优化问题,设计求解算法,给出其全局收敛性分析,并设计实验来验证模型的有效性.本文结构如下:第一章,我们讨论了论文的研究背景及相关基础概念和预备知识.第二章,我们讨论了非凸优化问题的应用以及稀疏正则化的相关问题.第三章,对模型提出近端梯度下降算法进行求解,并证明了其全局收敛性.第四章,在数据集上进行模拟实验验证算法有效性.
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