广义分数阶梯度下降方法的设计
信号处理
2022-12-07 v2 最优化与控制
摘要
本文关注新兴的分数阶梯度下降方法的收敛问题，并提出三种方案以克服该问题。事实上，一般分数阶梯度方法无法收敛到目标函数的真实极值点，这严重阻碍了该方法的应用。由于分数阶导数的长记忆特性，固定记忆原理是优先选择。除截断记忆长度外，还发展了两种新方法以实现收敛：其一为无穷级数的截断，其二为常分数阶的修正。最后，给出六个示例以说明所提方法的有效性与实用性。
引用
@article{arxiv.1901.05294,
title = {Design of generalized fractional order gradient descent method},
author = {Yiheng Wei and Yu Kang and Weidi Yin and Yong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.05294},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 16 figures