[深度學習]數學基礎之最優化

在機器學習中，很多問題最終都可以總結爲優化問題，比如定義一個描述學習好壞的損失函數，那麼機器學習的目標就是在什麼情況下，這個損失函數最小。根據有無條件限制，可以分爲無約束優化和有約束優化。 無約束優化 無約束優化是機器學習中最常見、最普通的優化問題，形如 x ∗ = min ⁡ x f ( x ) , x ∈ R n {\boldsymbol x}^* = \min_x f({\boldsymbo

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