Стохастическая аппроксимация одновременных возмущений

От / / Оставьте комментарий

Стохастическая аппроксимация одновременных возмущений Обзор стохастического градиентного спуска (СГС) СГС — это стохастический метод оптимизации, который использует градиентный спуск для […]

Numerical climate and weather models, Optimization algorithms and methods, Randomized algorithms, Stochastic optimization, Алгоритмы и методы оптимизации, Рандомизированные алгоритмы, Стохастическая оптимизация, Численные модели климата и погоды

Стохастическая аппроксимация одновременных возмущений

  • Обзор стохастического градиентного спуска (СГС)

    • СГС — это стохастический метод оптимизации, который использует градиентный спуск для минимизации функции потерь. 
    • Он отличается от классического градиентного спуска тем, что использует случайные возмущения для улучшения сходимости. 
    • СГС был разработан для работы с большими задачами, где требуется только небольшое количество измерений градиента. 

  • История и развитие

    • СГС был впервые предложен в 1963 году и с тех пор активно развивался. 
    • Он был адаптирован для работы с задачами оптимизации в условиях шума и помех. 
    • СГС стал популярным методом оптимизации благодаря своей простоте и эффективности. 

  • Математические основы

    • СГС основан на методе стохастической аппроксимации, который использует случайные возмущения для улучшения сходимости. 
    • Он использует метод Ньютона для улучшения сходимости и может быть расширен до методов второго порядка. 

  • Рекомендации и литература

    • В статье представлены ссылки на различные источники, включая книги и научные статьи, для более глубокого изучения стохастического градиентного спуска. 

Полный текст статьи:

Стохастическая аппроксимация одновременных возмущений — Википедия

Похожие статьи:

  1. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  2. Стохастическая оптимизация Стохастическая оптимизация Основы стохастической оптимизации Методы стохастической оптимизации используют случайные величины для решения задач оптимизации.  Случайные...
  3. Стохастический градиентный спуск Стохастический градиентный спуск Стохастический градиентный спуск (SGD) — популярный метод оптимизации в машинном обучении.  SGD использует...
  4. Стохастическая аппроксимация Стохастическая аппроксимация Стохастический градиентный метод используется для оптимизации функций с неизвестными градиентами.  Метод основан на аппроксимации...
  5. Международная конференция по машинному обучению Международная конференция по машинному обучению Основные подходы к обучению в ИИ Контролируемое обучение: обучение с заранее...
  6. Теория возмущений Теория возмущений Теория возмущений используется для решения трудноразрешимых задач в различных областях, включая астрономию, квантовую механику...
  7. Линеаризованная гравитация Линеаризованная гравитация Основы теории возмущений Теория возмущений используется для изучения малых изменений в физических системах.  В...
  8. Стохастическая блочная модель Стохастическая блочная модель Основы стохастической блочной модели Стохастическая блочная модель — это вероятностная модель для описания...
  9. Стохастическая волатильность Стохастическая волатильность Определение стохастической волатильности Стохастическая волатильность (SV) описывает изменчивость цен активов, которая не может быть...
  10. Стохастическая геометрия Стохастическая геометрия Стохастическая геометрия — изучение случайных пространственных закономерностей.  В основе стохастической геометрии лежит изучение случайных...
  11. Метод сопряженных градиентов Метод сопряженных градиентов Обзор метода сопряженных градиентов Метод сопряженных градиентов — это итерационный метод решения систем...
  12. Линейный поиск Поиск по строке Основы оптимизации Оптимизация — это процесс нахождения глобального минимума или максимума функции.  Методы...
  13. Теория возмущений (квантовая механика) Теория возмущений (квантовая механика) Теория возмущений используется для описания малых изменений в квантовых системах.  Возмущение может...
  14. Параксиальное приближение Параксиальное приближение Параксиальная аппроксимация — малоугловая аппроксимация в гауссовой оптике и трассировке лучей света.  Параксиальный луч...
  15. Стохастическая грамматика Стохастическая грамматика Обзор стохастической грамматики Стохастическая грамматика — это грамматическая структура, основанная на вероятностном представлении о...
  16. Стохастическая игра Стохастическая игра Определение стохастической игры Стохастическая игра — это игра с вероятностными исходами, где игроки выбирают...
  17. Задача оптимизации Задача оптимизации Основы оптимизации Оптимизация — это поиск наилучшего решения из множества возможных.  Задачи оптимизации делятся...
  18. Фитнес-функция Функция фитнеса Основы оптимизации Оптимизация — это процесс выбора наилучшего решения из множества возможных.  В задачах...
  19. Субградиентный метод Субградиентный метод Основы субградиентного метода Субградиентный метод — это метод оптимизации, который использует субградиенты для спуска...
  20. Радиус схождения Радиус схождения Радиус сходимости степенного ряда определяет область, в которой ряд сходится.  Для определения радиуса сходимости...
  21. Нелинейный метод наименьших квадратов Нелинейный метод наименьших квадратов Основы нелинейной оптимизации Нелинейная оптимизация — это процесс нахождения экстремума функции, которая...
  22. Шор Наум З. Наум З. Шор Наум Шор: вклад в математику Советский и украинский математик, специализировался в области оптимизации. ...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх