机器学习中的加速一阶优化算法 北京大学林宙辰教授领衔撰写的机器学习一阶优化算法著作,Michael Jordan院士、徐宗本院士、罗智泉院士推荐
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111685005 Author 作者 林宙辰,李欢,方聪 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 280页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2021-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书以介绍机器学习中的优化算法为主要内容,以当前机器学习会议的热门话题加速算法为主线,涵盖机器学习中常用的凸优化、非凸优化,以及随机优化和分布式优化。
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机器学习中的一阶与随机优化方法 佐治亚理工学院教授力作,梳理前沿研究成果,讲解广泛应用的优化算法,同时涵盖必要的基础知识
优化方法的研究面临着数据的高维度、不确定性和非凸性等问题,同时,实时求解、分布式处理等需求的日益增多也给优化方法的应用带来了困难。 近年来,优化方法的研究已取得了重要进展,本书对这些工作进行了系统的梳理,旨在帮助读者快速了解该领域的发展脉络,掌握必要的基础知识,进而推进前沿研究工作。 本书首先介绍流行的机器学习模式,对重要的优化理论进行回顾,接着重点讨论已广泛应用于优化的算法,以及有潜力应用于大规模机器学习和数据分析的算法,包括一阶方法、随机优化方法、随机和分布式方法、非凸随机优化方法、无投影方法、算子滑动和分散方法等。全书从基础知识开始讲解,逐步进阶到为机器学习精心设计的复杂算法,涵盖适用于不同场景的算法方案,适合对机器学习、人工智能和数学编程感兴趣的读者参考。
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