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RL-赵-(六):随机逼近与随机梯度下降02-1:Stochastic approximation(SA/随机逼近)算法【无需知道目标函数的表达式或它的导数或梯度表达式】

发布时间:2026/9/24 7:45:58 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
RL-赵-(六):随机逼近与随机梯度下降02-1:Stochastic approximation(SA/随机逼近)算法【无需知道目标函数的表达式或它的导数或梯度表达式】
二、随机逼近/Stochastic approximation (SA)算法随机逼近/Stochastic approximation (SA):SA指的是一类广泛的随机迭代算法,用来求解方程的根或者优化问题。与其他求根算法(如基于梯度的方法)相比,SA的强大之处在于它不需要知道目标函数的表达式,也不知道它的导数或者梯度表达式。Robbins-Monro(RM)算法:这是随机逼近(stochastic approximation)领域的开创性工作。著名的随机梯度下降算法(stochastic gradient descent algorithm)是RM算法的一种特殊形式。它可以用于分析在开头介绍的均值估计算法(mean estimation algorithms)。1、Problem statement问题声明: 假设我们要求解下面方程的根g(w)=0 g(w)=0g(w)=0其中w∈Rw\in\mathbb{R}w∈R是要求解的变量,g:R→Rg:\mathbb{R}\to\mathbb{R}g:R→

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