Оглавление
Зеркальный спуск
-
Основы зеркального спуска
- Зеркальный спуск – это алгоритм оптимизации для нахождения локального минимума дифференцируемой функции.
- Обобщает градиентный спуск и мультипликативные веса.
-
История и мотивация
- Предложен Немировски и Юдиным в 1983 году.
- Используется для минимизации приближения первого порядка к функции с добавленным расстоянием до текущего решения.
-
Формулировка
- Даны выпуклая функция для оптимизации и дифференцируемая выпуклая функция определения расстояния.
- Начальное решение выбирается из выпуклого множества, и на каждой итерации выполняется обновление в двойственном пространстве с использованием градиента функции определения расстояния.
-
Расширения и рекомендации
- В онлайн-оптимизации известен как Онлайн-зеркальный спуск (OMD).
- Упоминаются другие алгоритмы оптимизации, такие как градиентный спуск, метод мультипликативного обновления веса и алгоритм хеджирования.
Полный текст статьи: