机器学习中的加速一阶优化算法

基础信息

书名：机器学习中的加速一阶优化算法
作者：林宙辰；李欢；方聪
出版社：机械工业出版社
出版时间：2021年6月
ISBN：9787111685005
字数：122千字

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本书概述了机器学习中加速一阶优化算法的新进展。

内容简介

机器学习是关于从数据中建立预测或描述模型，以提升机器解决问题能力的学科。在建立模型后，需要采用适当的优化算法来求解模型的参数，因此优化算法是机器学习的重要组成部分。但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习，因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大，这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位。本书以介绍机器学习中的优化算法为主要内容，以当前机器学习会议的热门话题加速算法为主线，涵盖机器学习中常用的凸优化、非凸优化，以及随机优化和分布式优化。本书面向的读者对象是机器学习和优化领域的研究人员，包括人工智能、信号处理及应用数学特别是计算数学专业高年级本科生、研究生，以及从事人工智能、信号处理领域产品研发的工程师。

作者简介

作者林宙辰，是机器学习和计算机视觉领域的国际知名专家，目前是北京大学信息科学技术学院机器感知与智能教育部重点实验室教授。他曾多次担任多个业内顶级会议的领域主席，包括CVPR、ICCV、ICML、NIPS\\u002FNeurIPS、AAAI、IJCAI和ICLR。他曾任IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence编委，现任International Journal of Computer Vision和Optimization Methods and Software的编委。他是IAPR和IEEE的会士。