机器学习中求解极小极大问题的算法研究

分享到

【作者】覃媛媛
【学位名称】硕士
【学位年度】2023
【学位授予单位】太原师范学院
【导师姓名】王福胜
【关键词】机器学习非凸优化 GDA算法随机梯度随机交替梯度投影算法
【摘要】近年来非凸极小极大问题在机器学习、信号处理和深度神经网络等领域应用广泛,成为人工智能、最优化等领域的研究热点之一。许多文献在梯度下降-上升算法的基础上设计了新的单循环算法求解非凸极小极大问题,但此类问题在随机环境中的收敛性分析有待进一步研究。本文针对非凸极小极大问题,基于GDA算法的变体―交替梯度投影算法,结合随机梯度下降-上升算法的性质引入随机思想,提出了随机交替梯度投影算法。并进一步证明了该算法的收敛性,分析了在非凸-强凹、非凸-凹、强凸-非凹和凸-非凹四种环境下的迭代复杂度。最后在高斯分布...
【文献类型】学位论文