Видеотека
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Видеотека
Архив
Популярное видео

Поиск
RSS
Новые поступления






Летняя школа «Современная математика», посвященная памяти Виталия Арнольда, 2017
29 июля 2017 г. 11:15, г. Дубна, дом отдыха «Ратмино»
 


Наглядная численная оптимизация. Занятие 4

А. В. Гасников
Видеозаписи:
MP4 3,120.0 Mb
MP4 709.3 Mb

Количество просмотров:
Эта страница:414
Видеофайлы:183

А. В. Гасников



Аннотация: С помощью элементарных средств (достаточно будет знать, что такое производная и иметь начальные представления о вероятности) будет рассказано об основных сюжетах большой и важной в современных приложениях науки «Численные методы оптимизации».
Курс начнется с объяснения того, что такое градиентный спуск и почему он сходится и почему он так важен, заканчивая обсуждением вопросов о скорости сходимости различных итерационных численных методов, о нижних оценках скорости сходимости и о стохастических градиентных методах. Весь материал будет иллюстрироваться простыми примерами.
В конце курса планируется (обзорно) рассказать несколько недавних результатов в этой области. В частности, планируется упомянуть о следующих двух задачах: в каком смысле 1000 летний мудрец (итерационный процесс, сделавший 1000 итераций) будет эквивалентен 10 экспертам, прожившим по 100 лет каждый (эта задач тесно связана с распараллеливанием итерационных методов) и почему когда живешь один и получаешь от внешнего мира зашумленную обратную связь, то намного дольше обучаешься, чем когда живешь с кем-то вдвоем, и вы вместе получаете зашумленную обратную связь от внешнего мира, согласуя свои стратегии обучения (при этом принципиальная разница между тем жить одному или вдвоем, разница между жизнью вдвоем и втроем и т.д. — не существенная).

Website: https://www.mccme.ru/dubna/2017/courses/gasnikov.html

Список литературы
  1. Alexander Gasnikov, Universal gradient descent, 2017  hrarxiv

Цикл лекций
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024