Александр Гасников, «Algorithmic Stochastic Convex Optimization».
12:00, ауд. 417; офлайн формат.
-
Евгений Прокопенко
Александр Гасников, «Algorithmic Stochastic Convex Optimization».
Продолжим разбор третьей главы: выпуклая стохастическая оптимизация в гладком случае. При условиях L-гладкости, mu-квази сильной выпуклости, (mu,L)-сильной выпуклости и равномерной ограниченности дисперсии градиента докажем теорему сходимости для стохастического градиентного спуска. Разберем на примерах. И перенесём основной результат на условие выпуклых гладких стохастических траекторий.
Источник: Семинар Книгочтения