Foydalanilgan adabiyotlar - Toshkent axborot texnologiyalari universiteti urganch filiali kompyuter injineringi fakulteti

|
Toshkent axborot texnologiyalari universiteti urganch filiali kompyuter injineringi fakulteti
|
bet | 8/8 | Sana | 22.05.2024 | Hajmi | 117,37 Kb. | | #250384 |
Bog'liq Vaisbek Davlatov Mustaqil ishi ishi
Taddy, 2019, s. 303–307.
Bottou, Bousquet, 2012, s. 351–368.
Mei, 2018, s. E7665–E7671.
Fergyuson, 1982, s. 831–834.
Bottou, Bousquet, 2008, s. 161–168.
Bottou, 1998.
Kiwiel, 2001, s. 1–25.
Robbins, Siegmund, 1971.
Finkel, Kleeman, Manning, 2008.
LeCun ig дr., 2012, с. 9—48.
Díaz, Guitton, 2011, с. 2804—2808.
Avi Pfeffer. CS181 Ma'ruza 5 — Perceptrons (Garvard universiteti). (недоступная ссылка)
Darken, Moody, 1990.
Spall, 2003.
Toulis, Airoldi, 2017, s. 1694–1727.
Rumelhart, Hinton, Williams, 1986, s. 533–536.
Sutskever, Martens, Dahl, Hinton, 2013, s. 1139–1147.
Sutskever, Ilya (2013). Qaytalanuvchi neyron tarmoqlarini o'qitish (PDF) (Ph.D.). Toronto universiteti. Larxиви вано (PDF) 28 февraля 2020. Дата обращения: 1 марта 2020.
Metyu D. Zeiler (2012). "ADADELTA: adaptiv o'quv kursi usuli". arXiv:1212.5701 [cs. LG].
Polyak, Juditskiy, 1992, s. 838–855.
Duchi, Hazan, Singer, 2011, s. 2121–2159.
Jozef Perla (2014). AdaGradda qaydlar. 2020-yil 1-martdan olingan. 30 March 2015 da asl nusxa dan arxivlandi.
Gupta, Bengio, Weston, 2014, s. 1461–1492.
Tieleman, Tijmen va Hinton, Geoffrey (2012). 6.5-rmsprop ma'ruza. Gradientni uning so'nggi magnitudasining yugurish o'rtacha ko'rsatkichi bo'yicha bo'lish. COURSERA: Mashinani o'rganish uchun neyron tarmoqlari
Hinton, Geoffrey Mini-partiyasi gradient millatiga umumiy nuqtai 27-29. 2016-yil 27-sentabrda o'zlashtirilgan. 23 November 2016.
Kingma Diederik, Jimmy Ba (2014). "Odam: stochastik optimallashtirish uchun usul". arXiv:1412.6980 [cs. LG].
Patel, 2016, s. 2620–2648.
Chichki, Chen, Amari, 1997, s. 1345–1351.
Ollivier Yann (2017). "Kalman filtri sifatida onlayn tabiiy gradient". arXiv:1703.00209 [stat.ML].
Bertsekas, 1996, s. 807–822.
Byrd, Xansen, Nocedal, Singer, 2016, s. 1008–1031.
Spall, 2000, s. 1839−1853.
Spall, 2009, s. 1216–1229.
Bhatnagar, Prasad, Prashant, 2013.
Ruppert, 1985, s. 236–245.
References[tahrir] tahrirlash kodi]
↑ Kompakt koʻrsatish
Léon Bottou, Olivier Bousquet.Keng miqyosli o'rganishning savdo-sotiqlariMashina o'rganish uchun optimallashtirish / Suvrit Sra, Sebastian Nowozin, Stiven J. Rayt (ed.). — Kembrij: MIT Press, 2012. —ISBN 978-0-262-01646-9.
Song Mei. Ikki qatlamli neyron tarmoqlarining landshaftining o'rtacha maydoni ko'rinishi (anngl.) ( o'zbekcha: O'zbekiston Respublikasi Fanlar Akademiyasining Proceedings of the National Academy of Sciences, 2018. — Vol. 115, iss. 33. — doi:10.1073/pnas.1806579115. — PMID 30054315. — PMC 6099898.
Matt Taddy.Stochastik gradient millatiBiznes ma'lumotlar fan: Biznes qarorlarni optimallashtirish, avtomatlashtirish va tezlashtirish uchun mashina o'rganish va iqtisodiyotni birlashtirish. — Nyu-York: McGraw-Hill, 2019- yil. —ISBN 978-1-260-45277-8.
Tomas S. Fergyuson. Bir-biriga zid maksimal ehtimollik tahmini » Amerika statistik assotsiatsiyasi jurnali. — 1982. — Т. 77, вып. 380. — doi:10.1080/01621459.1982.10477894. — ҶSTOR 2287314.
Léon Bottou, Olivier Bousquet. Keng miqyosli o'rganishning savdolari » Neyron axborotni qayta ishlash tizimlaridagi yutuqlar. — 2008. — Т. 20.
Léon Bottou. Onlayn algoritmlar va stochastik approksimatsiyalar / Onlayn o'quv va neyron tarmoqlari. — Cambridge University Press, 1998. — ISBN 978-0-521-65263-6.
Krzysztof C. Kiviel. Konvergentsiya i effektivny subgradient methods pva quasiconvex minimizationamie – Matematik programmalash, serii A. — Berlin, Heidelberg: Springer, 2001. — Т. 90, вып. 1. — S. 1–25. — ISSN 0025-5610. — doi:10.1007/PL00011414.
Herbert Robbins, David O. Siegmund.Non negative deyarli supermartingallar va ba'zi dasturlar uchun konvergens teoremasi // Statistikada optimallashtirish usullari / Jagdish S. Rustagi (ed.). — Akademik matbuot, 1971.
Jenni Rouz Finkel, Aleks Kleeman, Kristofer D. Manning. Samarali, xususiyatga asoslangan, shartli tasodifiy maydon parsingi » Proc. ACL ning yillik yig'ilishi. — 2008.
Yann A. LeCun, Leon Bottou, Genevieve B. Orr, Klaus-Robert Muller.Samarali backprop // Neyron tarmoqlar: Savdoning hiyla-nayranglari / Grégoire Montavon, Geneviève B. Orr, Klaus-Robert Müller (Eds.). — Berlin Heidelberg: Springer, 2012. — Т. 7700. — (Kompyuter fanlari boʻyicha maʼruza yozuvlari). — ISBN 978-3-642-35288-1.
Esteban Díaz, Antuan Guitton. Tasodifiy zarbani yo'q qilish bilan tez to'lqin shakli inversiyasini ochish : SEG texnik dasturi kengaytirilgan abstraktlar.
Kristian Darken, Jon Moody. Int'l Neyron tarmoqlarida (IJCNN) Qo'shma Konf. / Tez moslashuvchan k-vositalar klasterlash: ba'zi empirik natijalar. — IEEE, 1990.
Spall J. C. Stochastik qidirish va optimallashtirishga kirish: Hisoblash, simulyatsiya va boshqarish. — Xoboken, NJ: Uiley, 2003. — ISBN 0-471-33052-3.
Panos Toulis, Edoardo Airoldi. Stoxematik gradientlar asosidagi estimatorlarning asemptotik va chekli-namuna xossalari / Statistika annallari. — 2017. — Т. 45, вып. 4. — doi:10.1214/16-AOS1506. — arXiv:1408.2923.
Spall J. C. Bir vaqtning o'zida perturbatsiya usuli bo'yicha adaptiv stochastik yaqinlashuvlar » IEEE avtomatik boshqarish bo'yicha operatsiyalar. — 2000. — Т. 45, вып. 10. — doi:10.1109/TAC.2000.880982.
Spall J. C. Adaptiv simli perturbatsiya algoritmida Jacobian estimates-ni yaxshilashning teskari va og'irlik mexanizmlari » IEEE Avtomatik boshqarish bo'yicha bitimlar. — 2009. — Т. 54, вып. 6. — doi:10.1109/TAC.2009.2019793.
Bhatnagar S., Prasad H. L., Prashanth L. A. Optimallashtirish uchun stochastik rekursiv algoritmlar: Simli perturbatsiya usullari. — London: Springer, 2013. — ISBN 978-1-4471-4284-3.
Ruppert D. A Newton-Raphson Version of the Multivariate Robbins-Monro Procedure ( ingl. Multivariate Robbins-Monro Procedure) ( ingl. ingl. A Newton-Raphson Version of the Multivariate Robbins-Monro Procedure ) ( ingl. 1. — doi:10.1214/aos/1176346589.
Devid E. Rumelhart, Jefri E. Xinton, Ronald J. Uilyams. Orqaga yo'naltiruvchi xatolar bo'yicha o'quv namoyishlari (annгl.) // Tabiat. — 1986. — oktabr (vol. 323, iss. 6088). — doi:10.1038/323533a0. — Bibcode: 1986Natur.323.. 533R.
Ilya Sutskever, Jeyms Martens, Jorj Dahl, Geoffrey E. Hinton. Chuqur o'rganishda boshlang'ich va momentumning ahamiyati to'g'risida // In Proceedings of the Machine learning (ICML-13) / Sanjoy Dasgupta, David Mcallester (ed.). — Atlanta, GA, 2013. — Т. 28.
Boris T. Polyak, Anatoliy B. Juditskiy.O'rtacha ko'paytirish orqali stochastik yaqinlashuvning tezlanishiSIAM J. Kontrol Optim. — 1992. — Т. 30, вып. 4. —doi:10.1137/0330046.
Jon Duchi, Elad Hazan, Yoram Singer. Onlayn o'rganish va stochastik optimallashtirishning adaptiv quyigradient usullari / JMLR. — 2011. — Т. 12.
Maya R. Gupta, Samy Bengio, Jeyson Veston. Yuqori darajada multiklass klassifikatorlarini o'qitish » JMLR. — 2014. — Т. 15, вып. 1.
Patel V. Kalman asoslangan stochastik gradient usuli bilan to'xtash holati va konditsionerlik sezgirligi bilan / Optimallashtirish bo'yicha SIAM jurnali. — 2016. — T. 26, вып. 4. — ISSN 1052-6234. — doi:10.1137/15M1048239. — arXiv:1512.01139.
Cichocki A., Chen T., Amari S. Koʻr-koʻrona manba ajratish uchun oʻquv algoritmlarining muvozanat tahlili // Neyron tarmoqlari. — 1997. — Nӯyaбrь (т. 10, вып. 8). — doi:10.1016/S0893-6080(97)00039-7. — PMID 12662478.
Byrd R. H., Hansen S. L., Nocedal J., Singer Y. Katta hajmli optimallashtirish uchun stochastik kvazi-Nyuton usulini ishlab chiqishga doir ma'n etiladi . 2. — doi:10.1137/140954362. — arXiv:1401.7020.
Bertsekas D.Ko'paytirilgan eng kam kvadratlar usullari va kengaytirilgan kalman filtri ( ingl. 3. — С. 807—822. — ISSN 1052-6234. — doi:10.1137/S1052623494268522.
Dimitri P. Bertsekas. Chiziqsiz dasturlash. — 2-oʻrni. — Cambridge, MA.: Athena Scientific, 1999. — ISBN 978-1-886529-00-7..
Dimitri P. Bertsekas. Konveks tahlil va optimallashtirish. — «Athena Scientific», 2003.
Léon Bottou. Stochastik o'quv mashg'uloti » Mashinani o'rganish bo'yicha ilg'or ma'ruzalar. — Springer, 2004. — Т. 3176. — С. 146—168. — (LNAI). — ISBN 978-3-540-23122-6.
Davidon W.C. [187–197 Yangi eng kam kvadratli algoritmlar] // Optimallashtirish nazariyasi va tadbiqlari jurnali. — 1976. — T. 18, No 2. — doi:10.1007/BF00935703.
Richard O. Duda, Peter E. Xart, David G. Stork. Pattern klassifikatsiyasi. — 2-oʻrni. — Uiley, 2000. — ISBN 978-0-471-05669-0.
Krzysztof C. Kiviel. Konveks optimallashtirish uchun taxminiy va ko'paytirilgan subgradient usullari konvegentsiya // Optimallashtirish haqida SIAM jurnali. — 2004. — T. 14, No 3. — S. 807—840. — doi: 10.1137 / S1052623400376366.
Jan A. Snyman, Daniel N. Uilke. Amaliy matematik optimallashtirish - Basic Optimization Theory va Gradientga asoslangan algoritmlar. — 2. — Springer, 2018. — С. xxvi+372. — (Springer Optimization and Its Applications Vol. 133). — ISBN 978-3-319-77585-2.
Jeyms C. Spall. Stochastik qidirish va optimallashtirish bilan tanishuv. — Uiley, 2003. — ISBN 978-0-471-33052-3..
|
| |