アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(2)拡張ラグランジュ関数法
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)タスクに活用される機械学習での拡張ラグランジュ関数法を用いた最適化手法の概要とアルゴリズム(近接点アルゴリズム、強凸、一次収束、線形制約付き凸最適化問題、強双対性の定理、最急降下法、モーロー包、共役関数、近接写像、双対問題、双対上昇法、ペナルティ関数法、バリア関数法)
最急降下法
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(1)双対上昇法
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)タスクに活用される機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(最急上昇法、ニュートン法、双対上昇法、非線形な等式制約付き最適化問題、閉真凸関数f、μ-強凸関数、共役関数、最急降下法、勾配射影法、線形不等式制約付き最適化問題、双対分解、交互方向乗数法、正則化学習問題)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習における連続最適化での信頼領域法
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)タスクに活用される機械学習における連続最適化での信頼領域法(ドッグレッグ法、ノルム制約、モデル関数最適化、部分問題の近似解、修正ニュートン法、探索方向、大域的最適解、ニュートン法、最急降下法、信頼領域半径、信頼領域、降下方向、ステップ幅)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法
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)タスクに活用される機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法(シャーマン・モリソンの公式、1ランク更新、フィッシャー情報行列、正則条件、推定誤差、オンライン学習、自然勾配法、ニュートン法、探索方向、最急降下法、統計的漸近理論、パラメータ空間、幾何構造、ヘッセ行列、正定値性、ヘリンジャー距離、シュワルツの不等式、ユークリッド距離、統計学、レーベンバーグ・マーカート法、ガウス・ニュートン法、ウルフ条件)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 勾配法の基礎(直線探索法、座標降下法、最急降下法と誤差逆伝搬法)
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)タスクに活用される勾配法の基礎(直線探索法、座標降下法、最急降下法と誤差逆伝搬法、確率的最適化、多層パーセプトロン、アダブースト、ブースティング、ウルフ条件、ゾーテンダイク条件、アルミホ条件、バックトラッキング法、ゴールドシュタイン条件、強ウルフ条件)
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)