1.泛函數的幾何意義
2.共軛函數的幾何意義
3.凸函數的局部最優解就是全局最優解
4.最優解的判斷準則證明
5.無約束二次規劃解討論
6.分離超平面定理
前言：矩陣論是對線性代數的延伸，很有必要深入研究。矩陣與泛函數分析和凸優化存在着密不可分的關係，尤其是內積空間部分。研究矩陣論可以加深對PCA，SVD,矩陣分解的理解，尤其是第一章入門的線性空間的理解，在知識圖譜向量化，self_atte
導語：現代數學入門的鑰匙就是實變函數與泛函數分析。數學，物理學，計算機學科，神經生物學相互交叉構成了AI的基礎。深入研究AI，尤其是神經規則推理以及下一代AI技術，必須修煉好內功。非數學專業的學生，可能學過傅立葉變換，方向導數與梯度這些。
中美的博弈沒有一批像華爲這樣的企業是絕對不行滴，一個遠遠不夠。明年將集中全部精力搞神經規則推理以及下一代AI的研究，今年算是過渡期，任務艱鉅。過渡期一定要打好基礎，實變函數與泛函數分析對於數學專業來講只是入門的數學，但是計算機專業的學生很
神經網絡與關係推理 author:佟學強 abstract 讓機器實現邏輯推理還差得遠。在Ai領域裏，目前統計學派和聯結主義學派比較盛行，但是類腦學科還沒突破，所以當下的Ai都是弱Ai。目前取得突破的基本都是在視覺和語音領域，nlp的進展
凸優化 有一天，機器學習、數學規劃、運籌學、最優化…各種門類聚在一起開會，幾經討論，大家一致統一思想，先解決掉“凸優化”，然後大家的日子就都好過了。 參考資料 知乎問題 : 如何從零開始學習凸優化？ 我的凸優化學習之路
首先來區分一下全序關係和偏序關係； 全序關係： 設集合X上有一全序關係，如果我們把這種關係用 ≤ 表述，則下列陳述對於 X 中的所有 a, b 和 c 成立： 如果 a ≤ b 且 b ≤ a 則 a = b (反對稱性) 如果 a ≤
Dual Gradient Descent 在guided policy search算法中使用了對偶梯度下降法，但是一直沒找到較好的參考資料。這裏找到了一份PPT講解，很清楚，有幾何含義的解釋。 文檔鏈接：https://pan
系統學習《動手學深度學習》點擊下面這個鏈接，有全目錄哦~ https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764 文章目錄優化與深度學習優化與估計優化在深度學習中的挑戰
f∈Hom(U,V) f\in Hom(U,V) f∈Hom(U,V) 就是說 f:U→Vf: U\rightarrow Vf:U→V 是一個線性映射，等價於說 fff 是 UUU 到 VVV 的一個線性映射。Hom(U,V)Ho
凸優化問題這部分我個人認爲就是分清楚不同凸優化問題的【形式】以及如何轉換。當然既然是凸優化，目標函數是凸函數。不等式約束函數是凸函數，等式約束是仿射的，這些基本要求是必須的。 具體的，要注意的是： 轉化等價凸問題的方法 消除/引
一、優化問題 總體來看，機器學習的核心目標是給出一個模型（一般是映射函數），然後定義對這個模型好壞的評價函數（目標函數），求解目標函數的極大值或者極小值，以確定模型的參數，從而得到我們想要的模型。在這三個關鍵步驟中，前兩個是機器學
文章目錄引言第1章 Introduction凸優化問題最小二乘問題線性規劃問題一個優化問題例子：最佳燈源問題Chebyshev逼近問題，轉化成線性規劃參考資料 2020年我自己希望多看一些基礎的理論知識，包括優化理論、微分方程等，
文章目錄第3章 Convex Sets and Convex functions凸優化問題的定義凸集的定義：convex hull（凸包） 定義：一些凸集的examples：錐（Cone）和凸錐（Convex Cone）的定義凸集
