鏡像降下法とは? わかりやすく解説

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鏡像降下法

(mirror descent から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2025/03/09 14:32 UTC 版)

鏡像降下法(きょうぞうこうかほう、: mirror descent)とは、数理最適化において微分可能関数極値を求める反復法の一種。

鏡像降下法は最急降下法乗算型重み更新法英語版を一般化したアルゴリズムである。

歴史

鏡像降下法は1983年にアルカディ・ネミロフスキ英語版、ユーディンによって初めて提案された[1]

動機

最急降下法において学習率の列

Optimization computes maxima and minima.
非線形(制約付き)
凸最適化
組合せ最適化
メタヒューリスティクス



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