[发明专利]基于随机梯度追踪技术的大数据二分类分布式优化方法在审
| 申请号： | 202010749536.9 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111950611A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 李华青;郑李逢;董滔;王政;吕庆国;严羽;冯丽萍;邬祥钊;郑祖卿;郭靖 | 申请（专利权）人： | 西南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 重庆为信知识产权代理事务所(普通合伙) 50216 | 代理人： | 王海荣 |
| 地址： | 400715*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于随机梯度追踪技术的大数据二分类分布式优化方法，具体步骤为：设定二分类问题，获取训练样本数据、测试样本数据、样本特征；采用one‑hot编码将训练样本数据和测试样本数据扩展成向量数据，得到训练样本向量数据和测试样本向量数据；将训练样本向量数据进行智能体分配，结合梯度跟踪策略与随机平均梯度策略，建立带未知参数的分布式随机梯度跟踪策略S‑DIGing的问题模型；求解未知参数；将测试样本向量数据代入分布式随机梯度跟踪策略S‑DIGing的问题模型中进行二分类验证，并输出所述二分类问题对应的分布式随机梯度跟踪策略S‑DIGing的问题模型。极大降低了策略的复杂度和计算量，从而使S‑DIGing策略能够很好地处理大规模问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 随机 梯度 追踪 技术 数据 分类 分布式 优化 方法 | ||
【主权项】：
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