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机器学习中的加速一阶优化算法

机器学习中的加速一阶优化算法

作者:林宙辰

2021.6.1 出版

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开通电子书VIP
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主编推荐语

本书概述了机器学习中加速一阶优化算法的新进展。

内容简介

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。 本书以介绍机器学习中的优化算法为主要内容,以当前机器学习会议的热门话题加速算法为主线,涵盖机器学习中常用的凸优化、非凸优化,以及随机优化和分布式优化。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。

出版方

机械工业出版社有限公司