什么是零阶优化？ 零阶优化（Zero-Order Optimization）是一种优化方法，用于在没有显式梯度信息的情况下优化目标函数。与常见的梯度下降法不同，零阶优化不依赖于目标函数的梯度，而是通过直接评估目标函数值来引导优化过程。这种方法特别适用于那些目标函数不可导、复杂或未知的情况。 零阶优化的应用 零阶优化可以应用于许多实际问题，例如： 超参数调优：在机器学习中优化模型的超参数。黑

本质 数字转模拟：零阶保持器 采样 z-1所描述的物理意义即为延迟T时间的拉氏转换e-sT 信号采样延时

原文：Random Gradient-Free Minimization of Convex Functions. Found Comput Math 17, 527–566 (2017). https://doi.org/10.1007/s10208-015-9296-2 原文作者：Yurii Nesterov, Vladimir Spokoiny 论文解读者：陈宇文 本次知识分享活动挑选