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机器学习中的加速一阶优化算法
林宙辰 李欢 方聪更新时间:2021-08-06 14:49:06
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机器学习是关于从数据中建立预测或描述模型,以提升机器解决问题能力的学科。在建立模型后,需要采用适当的优化算法来求解模型的参数,因此优化算法是机器学习的重要组成部分。但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习,因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大,这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位。本书概述了机器学习中加速一阶优化算法的新进展。书中介绍了各种情形下的加速一阶优化算法,包括确定性和随机性的算法、同步和异步的算法,以求解带约束的问题和无约束的问题、凸问题和非凸问题,对算法思想进行了深入的解读,并对其收敛速度提供了详细的证明。本书面向的读者对象是机器学习和优化领域的研究人员,包括人工智能、信号处理及应用数学特别是计算数学专业高年级本科生、研究生,以及从事人工智能、信号处理领域产品研发的工程师。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2021-06-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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