Аннотация:
На докладе будет обсуждаться метод стохастического градиентного спуска (SGD) — вероятностный алгоритм оптимизации функций, используемый в машинном обучении.
Основное внимание будет уделено случаю применения этого метода по отношению к так называемым сильно выпуклым функциям при оптимизации на выпуклом замкнутом множестве банахова пространства: асимптотические доверительные интервалы и асимптотическая ковариационная матрица.
Доклад в существенной степени будет опираться на сведения из следующих областей:
- выпуклый анализ,
- математическая статистика,
- методы оптимизации,
- случайные процессы.
|
