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One Forth
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最优化与信息论
M11
数学
最优化与信息论
11
One Forth
凸优化、梯度方法、约束与对偶、熵和信息度量。
3 编 · 6 章
开始本册
目录
6 章
第一编 优化问题与凸性
01
优化模型、可行域与最优性
02
凸集、凸函数与次梯度
第二编 优化算法
03
一阶优化与梯度下降
04
约束优化、KKT 条件与对偶性
第三编 信息度量与综合复习
05
熵、互信息与散度
06
最优化与信息论综合复习
先修教材
M03 多变量微积分与向量分析
M04 线性代数
M05 概率论
相关教材
M10 数值分析与科学计算
M12 实分析与测度论
参考资料
Deep Learning
Stanford CS229 Course Materials
Nonlinear Optimization
EE 276: Information Theory