Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3.5 Sonnet | Chat GPT4o | Llama 3:
Resumen:
1.- Función de pérdida más regularización.
2.- Grandes conjuntos de datos requieren optimización personalizada.
3.- Problemas convexos: resolubles de manera confiable.
4.- Funciones de Lipschitz aseguran convergencia.
5.- ¿Qué hace que una función sea convexa?
6.- Operaciones que preservan la convexidad de la función.
7.- Métodos de punto interior son ineficientes.
8.- Métodos de gradiente manejan grandes dimensiones.
9.- La convergencia del descenso por gradiente depende...
10.- El método de Nesterov supera al descenso por gradiente.
11.- Búsqueda de línea, verificaciones de derivadas.
12.- Método de Newton: convergencia cuadrática.
13.- Ajustes prácticos de optimización de segundo orden.
14.- Gradientes estocásticos: baratos pero ruidosos.
15.- Gradientes estocásticos necesitan pasos más pequeños.
16.- Iteraciones promedio para gradientes ruidosos.
17.- Newton estocástico: teoría en evolución.
18.- Suma finita: convergencia lineal.
19.- SAG: convergencia lineal usando historial.
20.- SVRG: convergencia sin gradientes guardados.
21.- Reducir necesidades de almacenamiento de SAG/SVRG.
22.- Muestreo inteligente mejora SAG/SVRG.
23.- Suavizado aborda problemas no suaves.
24.- Gradientes proyectados para restricciones.
25.- Métodos proximales manejan problemas compuestos.
26.- Abundan operadores proximales eficientes.
27.- Métodos proximales van estocásticos/Newton.
28.- ADMM divide restricciones complejas.
29.- Frank-Wolfe: alternativa al método proximal.
30.- Dualidad: transformación de problema suave.
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