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SoftServe: Ein skalierbares Quasi-Newton-Verfahren für Deep Learning

1 Min. Lesezeit Kalina

Bilanz der Quelle: SoftServe hat ein skalierbares Quasi-Newton-Verfahren entwickelt, das für Deep Learning optimiert wird. Es umgeht die nichtkonvexe Natur und die enormen Parametermengen ohne Liniensuche und ad-hoc-Krümmungskorrektur.
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ℹ️ KI-Hinweis
Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von export.arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.

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