A tutorial on Artificial Intelligence
0.1
  • 引言
  • 第一卷 数学基础
    • 引言
    • 概念解析
    • 几何学
    • 数论
    • 高等数学
    • 矩阵论
    • 概率与统计
    • 随机过程
    • 拓扑学
    • 泛函分析
    • 模糊数学
    • 优化理论
      • 1. 优化问题概述
      • 2. 无约束优化方法
      • 3. 约束优化方法
        • 3.1. 约束优化方法概述
        • 3.2. 对偶上升算法
        • 3.3. KKT条件
        • 3.4. 拉格朗日乘子法
        • 3.5. 增广拉格朗日法
        • 3.6. 迭代收缩阈值类算法
        • 3.7. 交替方向乘子法
        • 3.8. 近端算法
        • 3.9. 分裂增广拉格朗日收缩算法
      • 4. 微分方法
      • 5. 参考文献
      • 6. 名词术语
    • 名词术语
  • 第二卷 经典物理
  • 第三卷 现代物理学
  • 第四卷 计算机学
  • 第五卷 信号处理
  • 第六卷 人工智能
  • 第七卷 雷达信号处理
  • 第八卷 医学信号处理
  • 第九卷 天文学
  • 第十卷 应用实践
  • 第十一卷 补充内容
  • 名词术语
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  • 第一卷 数学基础 »
  • 优化理论 »
  • 3. 约束优化方法 »
  • 3.8. 近端算法

3.8. 近端算法¶

http://proximity-operator.net/tutorial.html

3.8.1. 什么是近端算法¶

近端算子¶

http://en.volupedia.org/wiki/Proximal_operator

近端梯度¶

http://en.volupedia.org/wiki/Proximal_gradient_method

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