生活_傻大方

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凸优化 怎么学

详解凸优化、图神经网络、强化学习、贝叶斯方法等四大主题_Method

课程内容上做了 大幅度的更新，一方面新增了对 前沿主题的讲解如图神经网络（GCN,GAT等），对核心部分（如凸优化、强化学习）加大了对理论层面上的深度。除此之外，也会包含 科研方法论、元学习、解释性、Fair learning等系列...

信号处理与通信中的凸优化:从基础到应用

链接：https://pan.baidu.com/s/1VSIsCVJvf9nEi-pcq2MFkg?pwd=usm0 ...第1章介绍了一些常用的数学基础与定义，第2章介绍了凸集，第3章介绍了凸函数，第4章介绍了凸优化问题和问题重构，以上4章构成了基本凸优化问题所需的数学基础

【中科大凸优化-10】弱对偶、强对偶、Slater条件及对偶问题的四种解释

定义：对于一个凸问题，若存在 x \in \bold {relint} D 使得 f_i(x),i=1,.,m,\space Ax=b，那么该凸问题和它的对偶问题一定是强对偶，即 p^=d^，这称为 Slater's Condition 定义：对于一个凸问题，若不等式约束为仿射约束，...

凸优化笔记(6)无约束凸优化问题的求解算法

对于无约束优化问题，f(x)又是凸函数，所以该问题的最优解就在 \nabla f(x)=0 处。由于 x\in \mathbb{R}^n，那么 \nabla f(x)=0 就是n个方程，求解n个未知数。但是只有少数情况下，方程是可以直接求出解析解的，例如 \nabla f...

斯坦福助理教授马腾宇：ML非凸优化很难，如何破？

非凸优化问题被认为是非常难求解的，因为可行域集合可能存在无数个局部最优点，通常求解全局最优的算法复杂度是指数级的（NP 困难）。在近日的一篇文章中，斯坦福大学助理教授马腾宇介绍了机器学习中的非凸优化问题，包括广义...

【中科大凸优化-8】几种典型的优化问题：线性规划、线性分数规划、二次规划、二次约束二次规划、多目标优化...

说明：线性规划问题一定是一个凸优化问题 定义：以下形式称为 线性规划问题的标准形式（standard form LP），即 \begin{align*}&\min&c^Tx \\&s.t.&x \geq 0 \\&Ax=b \end{align*} \\ 说明：一般的线性规划问题可通过以下方法...

中科大凸优化29-32：对偶

为了将优化问题转化为凸问题进行求解，所以引入了对偶(Duality) 28.1 拉格朗日相关定义 一般优化问题为如下形式 ​ ​ ​ 记 为其最优值(optimal value) 拉格朗日函数(Lagrangian function/Lagrangian)： 将约束都以罚函数的...

时隔五年，普林斯顿大学经典书《在线凸优化导论》第二版发表_Hazan_

随着机器学习、统计学、决策科学和数学优化方面的研究越来越多，确定性建模、随机建模和优化方法之间的界限逐渐模糊。该书沿着这一现实趋势，以在线凸优化(OCO)框架为例，讲解了 OCO 建模和解决的实际问题，涵盖严格的定义、...

在线凸优化导论，第二版（Introduction to Online Convex Optimization，Second Edition）

他的贡献包括共同发明了用于深度学习的 AdaGrad 算法，以及第一个用于凸优化的亚线性时间算法。他是贝尔实验室奖的获得者，2012 年和 2008 年两次获得 IBM 戈德堡最佳论文奖，欧洲研究委员会资助，玛丽居里奖学金和两次谷歌...

学界」离散/整数/组合/非凸优化概述及其在AI的应用-今日头条

6，整数规划、非凸优化为何重要 7，整数规划在工业界的应用 8，整数规划在AI的应用和展望 注：以下文中黑体字代表其在学术界的术语 首先，对运筹学（O.R.）还比较陌生的童鞋，请戳本专栏的开篇之作： 运筹学-一门建模、优化、...