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「subgradient methods」を解説文に含む見出し語の検索結果(1~8/8件中)

劣勾配法(れつこうばいほう、英: Subgradient methods)とは、劣微分を用いた凸最適化の解法である。1960年代から1970年代にかけてナウム・ショアによって編み出された解法で...
劣勾配法(れつこうばいほう、英: Subgradient methods)とは、劣微分を用いた凸最適化の解法である。1960年代から1970年代にかけてナウム・ショアによって編み出された解法で...
ミニバッチを使い上下に行ったり来たりしながら目的関数の値が減少していく例確率的勾配降下法(かくりつてきこうばいこうかほう、英: stochastic gradient descent, SGD)は、目...
ミニバッチを使い上下に行ったり来たりしながら目的関数の値が減少していく例確率的勾配降下法(かくりつてきこうばいこうかほう、英: stochastic gradient descent, SGD)は、目...
凸関数ではない準凸関数準凸でない関数:関数値が破線の赤線より下にある定義域の点の集合は、2つの赤い区間の和集合であり、これは凸集合ではない正規分布の確率密度関数は準凹であるが凹ではない二変量正規分布の...
凸関数ではない準凸関数準凸でない関数:関数値が破線の赤線より下にある定義域の点の集合は、2つの赤い区間の和集合であり、これは凸集合ではない正規分布の確率密度関数は準凹であるが凹ではない二変量正規分布の...
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