深度學習與NLP - 機器學習必讀新書-《凸優化算法原理詳解》免費pdf分享－鑽石舞台

本書介紹

凸優化研究在凸集上最小化凸函數的問題。凸性，以及它的眾多含義，已經被用來為許多類凸規劃提出有效的算法。因此，凸優化已經廣泛地影響了科學和工程的幾個學科。

在過去的幾年裡，凸優化算法已經徹底改變了算法設計，無論是離散優化問題還是連續優化問題。對於諸如圖中最大流、二分圖中最大匹配和子函數最小化等問題，已知最快的算法涉及凸優化算法的基本和非平凡使用，例如梯度下降、鏡像下降、內點方法和切割平面方法。令人驚訝的是，凸優化算法也被用來設計離散對象(如擬陣)的計數問題。同時，凸優化算法已經成為許多現代機器學習應用的核心。在越來越大和越來越複雜的輸入實例的驅動下，對凸優化算法的需求也極大地推動了凸優化本身的發展。

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這本書的目標是使讀者能夠深入理解凸優化的算法。重點是從第一性原理導出凸優化的關鍵算法，並根據輸入長度建立精確的運行時間界限。鑑於這些方法的廣泛適用性，單本書不可能展示所有這些方法的應用。這本書展示了各種離散優化和計數問題的快速算法的應用。本書中選擇的應用程序旨在說明連續優化和離散優化之間令人驚訝的橋樑。

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