method_Nesterov's Accelerated Gradient Descent
一般的梯度下降算法的收斂速率爲 o(1/t). 1.簡介: 加速梯度算法(AGD)是梯度算法(GD)的一個改進的版本。Nesterov 在1983年首次提出。人們已經證明AGD算法是所有基於梯度算法（或者說一階）算法中最好的方法。然而原始的AGD算法僅能處理光滑的凸優化問題。最新的進展是，將AGD擴展到了更廣泛類型的凸優化問題： minxf(x)+g(x) 其中 f(x)是閉凸函數。同樣可以獲得相
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