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编程问答

最优化(part1)--近似点梯度法

發(fā)布時間:2023/12/19 编程问答 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 最优化(part1)--近似点梯度法 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

學(xué)習(xí)筆記,僅供參考,有錯必糾


文章目錄

    • 近似點梯度法
      • 鄰近算子
        • 定義 8.1 (鄰近算子)
        • 定理 8.1 (鄰近算子是良定義的)
        • 定理 8.2 (鄰近算子與次梯度的關(guān)系)
        • 例 8.1 (鄰近算子的典型例子)
        • 例 8.2 (鄰近算子的運算規(guī)則)
        • 例 8.3 (仿射變換與鄰近算子)
        • 例 8.4 (閉凸集上的投影)
      • 近似點梯度法
        • 如何理解近似點梯度法
      • LASSO 問題求解
      • 參考文獻


近似點梯度法

在機器學(xué)習(xí)、圖像處理領(lǐng)域中,許多模型包含兩部分:一部分是誤差項,一般為光滑函數(shù);另外一部分是正則項,可能為非光滑函數(shù),用來保證求解問題的特殊結(jié)構(gòu).例如最常見的 LASSO 問題就是用

總結(jié)

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