梯度下降、ISTA和FISTA算法收敛速率推导

本周主要是进行优化课程的复习，然后对梯度下降、ISTA和FISTA算法的收敛速率证明进行了总结。

一、梯度下降收敛速率证明：

二、 ISTA的收敛速率（近端梯度下降法的收敛速率）

三、FISTA的收敛速率（加速近端梯度下降法收敛速率）

最近天气越来越冷了，有点不太适应，下周就要考试了，希望能顺利通过。

梯度下降、ISTA和FISTA算法收敛速率推导相关推荐

独家 | 数据科学家指南：梯度下降与反向传播算法
作者:Richmond Alake 翻译:陈之炎校对:zrx本文约3300字,建议阅读5分钟本文旨在为数据科学家提供一些基础知识,以理解在训练神经网络时所需调用的底层函数和方法. 标签:神经网络, ...
吴恩达机器学习（十四）推荐系统（基于梯度下降的协同过滤算法）
目录 0. 前言 1. 基于内容的推荐算法(Content-based recommendations) 2. 计算电影特征 3. 基于梯度下降的协同过滤算法(Collaborative filter ...
NeurIPS'18 | 种群进化随机梯度下降深度神经网络优化算法框架
,欢迎关注公众号:论文收割机(paper_reader) 因为排版问题,很多图片和公式无法直接显示,欢迎关注我们的公众号点击目录来阅读原文. 原文点击 ↓ 种群进化随机梯度下降深度神经网络优化算法框架 ...
大白话5分钟带你走进人工智能-第九节梯度下降之函数最优化算法和梯度下降代码过程解析(4)
第九节梯度下降之函数最优化算法(4) 上一节中我们介绍了梯度下降的两种方式,批量梯度下降和随机梯度下降的两种方式,介绍了其具体的梯度下降的方式.本节的话,我们介绍一种函数最优化的算法.以后一听 ...
梯度下降（Gradient descent)算法详解
梯度下降(Gradient descent)算法详解说起梯度下降算法,其实并不是很难,它的重要作用就是求函数的极值.梯度下降就是求一个函数的最小值,对应的梯度上升就是求函数最大值.为什么这样说呢?兔 ...
梯度下降与反向传播算法的原理与推导
梯度下降算法是机器学习中最常用的优化算法之一,它可以求得目标函数的最小值,即算法的最优解.而对于复杂的多层神经网络来说,运用梯度下降算法十分复杂,因为其包含求导过程,为此学者将多层神经网络的优化问题简 ...
期望最大EM（Expectation Maximum）算法是什么？为什么有时候不用梯度下降而是用EM算法
EM(Expectation Maximum)的应用: EM算法有很多的应用,最广泛的就是GMM混合高斯模型.聚类(典型的KMeans算法的过程就属于EM算法).HMM等等. EM的核心工作就是隐变 ...
机器学习--详解基于梯度下降的Logistic回归算法原理
先给出Logistic回归的sigmod函数数学表达式: 很简单的表达式,再看看它的性质,当时,,因此当时,,因此 Logistic回归之所以称为Logistic是因为只有两个状态即0和1,这也是数 ...
梯度下降（GD）算法再学习
前言目的实例讲解单变量函数的梯度下降多变量函数的梯度下降关于参数局部最优VS全局最优解决回归问题梯度下降算法的优化 Batch gradient descent(BGD) Stocha ...

梯度下降、ISTA和FISTA算法收敛速率推导

一、梯度下降收敛速率证明：

二、 ISTA的收敛速率（近端梯度下降法的收敛速率）

三、FISTA的收敛速率（加速近端梯度下降法收敛速率）

梯度下降、ISTA和FISTA算法收敛速率推导相关推荐

最新文章

热门文章