机读格式显示(MARC)
- 010 __ |a 978-7-111-68500-5 |d CNY109.00
- 100 __ |a 20210812d2021 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 机器学习中的加速一阶优化算法 |A ji qi xue xi zhong de jia su yi jie you hua suan fa |d = Accelerated optimization for machine learning first-order algorothms |f 林宙辰, 李欢, 方聪著 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2021.7
- 215 __ |a xv, 264页 |d 24cm
- 225 2_ |a 智能人工智能丛书 |A zhi neng ren gong zhi neng cong shu
- 314 __ |a 林宙辰, 机器学习和计算机视觉领域的国际知名专家, 目前是北京大学信息科学技术学院机器感知与智能教育部重点实验室教授。李欢, 于2019年在北京大学获得博士学位, 专业为机器学习。目前是南开大学人工智能学院助理研究员, 研究兴趣包括优化和机器学习。方聪, 于2019年在北京大学获得博士学位, 专业为机器学习。目前是北京大学助理教授, 研究兴趣包括机器学习和优化。
- 330 __ |a 机器学习是关于从数据中建立预测或描述模型, 以提升机器解决问题能力的学科。在建立模型后, 需要采用适当的优化算法来求解模型的参数, 因此优化算法是机器学习的重要组成部分。但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习, 因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大, 这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位。本书概述了机器学习中加速一阶优化算法的新进展。书中全面介绍了各种情形下的加速一阶优化算法, 包括确定性和随机性的算法、同步和异步的算法、带约束的问题和无约束的问题、凸问题和非凸问题, 对算法思想进行了深入的解读, 并对其收敛速度提供了详细的证明。
- 333 __ |a 本书面向机器学习和优化领域研究人员, 包括人工智能及数学专业高年级本科生、研究生, 以及从事人工智能领域产品研发的工程师
- 410 _0 |1 2001 |a 智能人工智能丛书
- 510 1_ |a Accelerated optimization for machine learning first-order algorothms |z eng
- 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 最优化算法
- 701 _0 |a 林宙辰 |A lin zhou chen |4 著
- 701 _0 |a 李欢 |A li huan |4 著
- 701 _0 |a 方聪 |A fang cong |4 著
- 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20210812
- 905 __ |a GDPTC |d TP181/204