对随机优化算法的收敛速度问题进行深入研究,考虑目标函数由L1正则项组成的最小二乘回归问题,提出一个有效的加速随机逼近算法。基于一个非强凸性的条件和利用一个光滑函数近似L1正则项,讨论了学习算法的收敛速度,并得到算法的收敛速度为Ο(1n n/n)。该结论优于前人的收敛结果■。
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