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    从基础知识到实际应用,一文了解机器学习非凸优化技术

    选自arXiv 优化技术在科技领域应用广泛,小到航班表,大到医疗、物理、人工智能的发展,皆可看到其身影,机器学习当然也不例外,且在实践中经历了一个从凸优化到非凸优化的转变,这是因为后者能更好地捕捉问题结构。本文梳理了这种转变的过程和历史,以及从机器学习和信号处理应用中习得的经验。本文将带领读者简要了解几种广泛使用的非凸优化技术及应用,介绍该领域的丰富文献,使读者了解分析非凸问题的简单步骤所需的基础知识。更多详细内容请查看原论文。 优化作为一种研究领域在科技中有很多应用。随着数字计算机的发展和算力的大幅增长,

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    从基础知识到实际应用,一文了解「机器学习非凸优化技术」

    选自arXiv 机器之心编译 优化技术在科技领域应用广泛,小到航班表,大到医疗、物理、人工智能的发展,皆可看到其身影,机器学习当然也不例外,且在实践中经历了一个从凸优化到非凸优化的转变,这是因为后者能更好地捕捉问题结构。本文梳理了这种转变的过程和历史,以及从机器学习和信号处理应用中习得的经验。本文将带领读者简要了解几种广泛使用的非凸优化技术及应用,介绍该领域的丰富文献,使读者了解分析非凸问题的简单步骤所需的基础知识。更多详细内容请查看原论文。 优化作为一种研究领域在科技中有很多应用。随着数字计算机的发展和算

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    【田渊栋年度总结】FAIR强化学习研究进展,理论研究竞争也相当激烈

    作者:田渊栋 【新智元导读】FAIR研究科学家田渊栋今天在知乎发表他的2017年工作总结。今年的主要研究方向是两个:一是强化学习及其在游戏上的应用,二是深度学习理论分析的探索,文章介绍了这两个方向的研究,在ICML、NIPS等发表的工作。 今年的主要研究方向是两个:一是强化学习及其在游戏上的应用,二是深度学习理论分析的探索。 今年理论方向我们做了一些文章,主要内容是分析浅层网络梯度下降非凸优化的收敛性质。首先是上半年我自己 ICML 的这篇[1],分析了带一层隐层的网络,且输入为高斯分布时的收敛性情况。这篇

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    领券