リプシッツ連続

アルゴリズム:Algorithms

保護中: プレイヤーの行動の候補が膨大あるいは連続的な場合の最適腕バンディットとベイズ最適(1)

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるプレイヤーの行動の候補が膨大あるいは連続的な場合の最適腕バンディットとベイズ最適(線形カール、線形バンディット、共分散関数、マターンカーネル、ガウスカーネル、正定値カーネル関数、ブロック行列、逆行列公式、事前同時確率密度、ガウス過程、リプシッツ連続、ユークリッドノルム、単純リグレット、ブラックボックス最適化、最適腕識別、リグレット、交差確認、leave-one-out交差確認、連続腕バンディット)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: オンライン型確率的最適化の分散処理

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるオンライン型確率的最適化の分散処理(期待誤差、ステップサイズ、エポック、強凸期待誤差、SGD、リプシッツ連続、γ-平滑、α-強凸、Hogwild!、並列化、ラベル伝搬法、グラフ上での伝搬、スパースな特徴ベクトル、非同期型分散SGD、ミニバッチ法、確率的最適化手法、勾配の分散、不偏推定量、SVRG、勾配法のミニバッチ並列化、ネステロフの加速法、並列化SGD)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 機械学習のためのオンライン型確率的最適化とAdaGrad、ミニマックス最適化

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される機械学習のためのオンライン型確率的最適化とAdaGrad、ミニマックス最適化(スパース性のパターン、訓練誤差、バッチ型確率的最適化、オンライン型確率的最適化、バッチ勾配法、ミニマックス最適性、汎化誤差、リプシッツ連続、強凸性、ミニマックス最適誤差、ミニマックス誤差評価、1次確率的オラクル、確率的双対平均化法、確率的勾配降下法、正則項、ネミロフスキー、ユーディン、凸最適化法、期待誤差上限、リグレット、半正定値行列、鏡像降下法、ソフト閾値関数)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 機械学習のためのオンライン型確率的最適化と確率的勾配降下法

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスク活用のための機械学習のための確率的最適化と確率的勾配降下法(ネステロフの加速法、凸関数の最適化を勾配法で解く、ラグランジュの未定乗数法、ユークリッドノルム、収束レート、KLダイバージェンス、指数勾配降下法、ニュートン・ラフソン法、ブレグマンダイバージェンス、確率的鏡像降下法、狭義凸関数、リプシッツ連続、損失関数、射影勾配法、SGD、コーシー・シュワルツの不等式、ミニマックス最適、最急降下法)
アルゴリズム:Algorithms

連続最適化の基本事項 – 微積分・線形代数の基礎

連続最適化の基本事項 - 微積分・線形代数の基礎(テイラーの定理、ヘッセ行列、ランダウの記号、リプシッツ連続、リプシッツ定数、陰関数定理、ヤコビ行列、対角行列、固有値、非負定値行列、正定値行列、部分空間、射影、1ランク更新、自然勾配法、準ニュートン法、シャーマン・モリソンの公式、ノルム、ユークリッドノルム、p-ノルム、シュワルツの不等式、ヘルダーの不等式、行列空間上の関数)
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