机器学习提高班---优化(梯度下降,最速下降,Newton下降算法)(week 3)

2023-12-22 14:40

本文主要是介绍机器学习提高班---优化(梯度下降,最速下降,Newton下降算法)(week 3),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

机器学习与凸优化讨论班于11月24日晚上在致远楼教室举办。在本次讨论班上,王文川同学为大家详细介绍了无约束优化问题的几种主要算法。
首先,王文川同学为大家介绍了无约束优化问题的定义,并举了简单的例子,说明迭代算法解决该类问题的必要性,还讲解了强凸性假设和条件数的概念,为后面算法的收敛性做知识铺垫。
然后,王文川同学介绍了通用的下降算法框架,包括初始点、搜索方向和步长三个要素。他又详细讲解了两种确定步长的方式,精确直线搜索与回溯直线搜索,并解释了两种方法的合理性。
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最后,王文川同学为大家讲解了搜索方向确定的方法,包括梯度下降、最速下降和牛顿法。对于每种算法,他都用直观的例子解释了收敛速度不同的原因。另外,他还用公式推导阐述了这三种下降算法之间的内在联系,使不同算法的优劣性更易理解。
无约束优化是优化方法的基本组成部分,也是优化问题中较常用的算法。实践中的大多数问题是具有约束的优化问题,但是在处理时可以将有约束问题部分转化为无约束问题。本次讨论班大家的互动积极,通过不断的提问和解释,大家对无约束优化算法及其优劣性能都有了较深的理解。

以下为上课的讲义:
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