Proximal Gradient Descent for L1 Regularization(近端梯度下降求解L1正則化問題)
假設我們要求解以下的最小化問題： $min_xf(x)$ 如果$f(x)$可導，那么一個簡單的方法是使用Gradient Descent (GD)方法，也即使用以下的式子進行迭代求解： $x_{k+1} = x_k - a\Delta f(x_k)$ 如果$\Delta f(x)$滿足 ...
原文：近端梯度算法（Proximal Gradient Descent）
L 正則化是一種常用的獲取稀疏解的手段，同時L 范數也是L 范數的松弛范數。求解L 正則化問題最常用的手段就是通過加速近端梯度算法來實現的。 考慮一個這樣的問題： minx f x g x x Rn，f x R，這里f x 是一個二階可微的凸函數，g x 是一個凸函數 或許不可導 ，如上面L 的正則化 x 。 此時，只需要f x 滿足利普希茨 Lipschitz 連續條件，即對於定義域內所有向量x ...
2017-04-25 18:06 1 10731 推薦指數：
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