General results on the convergence of stochastic algorithms

Delyon B.

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General results on the convergence of stochastic algorithms

机译：随机算法收敛的一般结果

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A deterministic approach is proposed for proving the convergence of stochastic algorithms of the most general form under necessary conditions on the input noise and reasonable conditions on the (nonnecessarily continuous) mean field. Emphasis is placed on the case where more than one stationary point exists. We also use this approach to prove the convergence of a stochastic algorithm with Markovian dynamics

机译：提出了一种确定性方法，以证明在输入噪声的必要条件和（不必要连续的）平均场的合理条件下，最通用形式的随机算法的收敛性。重点放在存在多个固定点的情况下。我们还使用这种方法来证明随机算法与马尔可夫动力学的收敛性

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来源
《IEEE Transactions on Automatic Control》 |1996年第9期|p.1245-1255|共11页
作者
Delyon B.;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化系统;
关键词
convergence; noise; stochastic processes; Markovian dynamics; convergence; input noise; mean field; necessary conditions; stationary point; stochastic algorithms;

机译：收敛性噪声随机过程马尔可夫动力学收敛性输入噪声平均场必要条件平稳点随机算法;

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