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2020年08月09日 22:26来源:未知手机版

柯洁 alphago,寻找线索,男子强吻租客女友

发布时间:2020-08-04 14:31:53

来源:网络

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为什么没有更高阶的算法呢?个人觉得二阶已经够难的了,高阶在计算上是行不通的。当然,也许对于某些特定问题高阶是可行的。

一个变种是minibatchsize,也就是一次选择若干个。

目前所有的随机方法似乎都是在随机和方差削减之间做权衡,SGD每次选一个,这样太随机,导致方差过大。梯度方法每次选所有,这样方差为0,但是不随机啊,这样当n太大的时候,他就太慢了。所以就衍生出了很多的随机变种方法,比如批量梯度(每次选多个),SVRG,SARAH等等。这里要讲起来就太多太多了。自己去看吧

一阶方法的缺陷就是精度不够高,所以有时候还是需要用到二阶方法,但是呢,我们又嫌二阶方法太慢,所以干脆就对Hessian矩阵也采样,这样就得到了subsampleNewton方法

三、临近类方法临近类方法是用于处理目标函数中含有非光滑项,并且该非光滑项是“临近友好的”,意思就是它的临近算子是容易计算的,或是有闭式解。首先考虑一般问题

1.临近点算法(PPA)

其实就是梯度方法的一个扩展,同样也是把光滑项做泰勒展开,非光滑项就不管它

Remark:需要注意的是,这个算法的主要在于求解临近算子,所以一定要“临近友好”才行。另外这个算法还有很多变种,比如著名的FISTA,本质上就是PGA结合了Nestov加速策略。

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