機(jī)器學(xué)習(xí)中的加速一階優(yōu)化算法
機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于從數(shù)據(jù)中建立預(yù)測(cè)或描述模型，以提升機(jī)器解決問(wèn)題能力的學(xué)科。在建立模型后，需要采用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化算法來(lái)求解模型的參數(shù)，因此優(yōu)化算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要組成部分。但是傳統(tǒng)的優(yōu)化算法并不完全適用于機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)橥ǔ?lái)說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)維度很高或涉及的樣本數(shù)巨大，這使得一階優(yōu)化算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中占據(jù)主流地位。本書(shū)概述了機(jī)器學(xué)習(xí)中加速一階優(yōu)化算法的新進(jìn)展。書(shū)中介紹了各種情形下的加速一階優(yōu)化算法，包括確定性和隨機(jī)性的算法、同步和異步的算法，以求解帶約束的問(wèn)題和無(wú)約束的問(wèn)題、凸問(wèn)題和非凸問(wèn)題，對(duì)算法思想進(jìn)行了深入的解讀，并對(duì)其收斂速度提供了詳細(xì)的證明。本書(shū)面向的讀者對(duì)象是機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化領(lǐng)域的研究人員，包括人工智能、信號(hào)處理及應(yīng)用數(shù)學(xué)特別是計(jì)算數(shù)學(xué)專業(yè)高年級(jí)本科生、研究生，以及從事人工智能、信號(hào)處理領(lǐng)域產(chǎn)品研發(fā)的工程師。
·6.9萬(wàn)字
