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328页耶鲁CS教授凸优化算法书籍开放下载了

admin2020年09月11日SEO算法

简介凸优化是数学最优化的子领域之一,研究定义于凸集中的凸函数最小化问题。凸性常用于为多类凸规划提出高效算法。因此,凸优化广泛地影响了多个科学和工程学科。 近年来,凸优化算法革新了离散和连续优化问题的算法设计。对于图论中的最大流问题、二分图最大匹配问题和次模函数最...

  凸优化是数学最优化的子领域之一,研究定义于凸集中的凸函数最小化问题。凸性常用于为多类凸规划提出高效算法。因此,凸优化广泛地影响了多个科学和工程学科。

  近年来,凸优化算法革新了离散和连续优化问题的算法设计。对于图论中的最大流问题、二分图最大匹配问题和次模函数最小化等问题,最快速的知名算法都使用了凸优化,如梯度下降、镜像下降、内点法和切割平面法。

  令人惊讶的是,凸优化算法还用于设计针对离散对象(如拟阵)的计数问题。同时,凸优化算法成为许多现代机器学习应用的核心。更大规模和愈加复杂的输入实例促进了对凸优化算法的需求,同时也极大地推动了凸优化本身的发展。

  这本书旨在让读者深入理解凸优化算法,着重于从基本原理推导凸优化核心算法,并建立精确的运行时间界限。由于凸优化方法应用广泛,无法在一本书中得到全部展示,本书重点介绍了针对多种离散优化和计数问题的快速算法应用。

  这本书的目标读者包括高年级本科生、研究生,以及来自理论计算机科学、离散优化和机器学习领域的研究者。

  第 6、7、8 章介绍了一阶方法,如梯度下降、镜像下降和乘性权重更新方法,以及加速梯度下降;

  本书作者 Nisheeth Vishnoi 是耶鲁大学计算机科学教授、Computation and Society Initiative 联合发起人。他的研究重点是计算机科学的基础问题、机器学习和优化问题。同时,他对从计算角度理解和解决自然和社会核心问题也有广泛的兴趣,主要关注点是自然算法、智能的产生,以及算法公平性。

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