Непрерывная оптимизация — различия между версиями

Версия 16:27, 8 января 2018

Методы оптимизации лежат в основе решения многих задач компьютерных наук. Например, в машинном обучении задачу оптимизации необходимо решать каждый раз при настройке какой-то модели алгоритмов по данным, причём от эффективности решения соответствующей задачи оптимизации зависит практическая применимость самого метода машинного обучения. Данный курс посвящен изучению классических и современных методов решения задач непрерывной оптимизации (в том числе невыпуклой), а также особенностям применения этих методов в задачах оптимизации, возникающих в машинном обучении. Основной акцент в изложении делается на практические аспекты реализации и использования методов. Целью курса является выработка у слушателей навыков по подбору подходящего метода для своей задачи, наиболее полно учитывающего её особенности.

Лектор: Кропотов Дмитрий Александрович. Лекции проходят по вторникам в ауд. 622 с 13:40 до 15:00.

Семинаристы:

Лекции

Семинары

Литература

1. J. Nocedal, S. Wright. Numerical Optimization, Springer, 2006.
2. S. Boyd, L. Vandenberghe. Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004.
3. S. Sra et al.. Optimization for Machine Learning, MIT Press, 2011.
4. A. Ben-Tal, A. Nemirovski. Optimization III. Lecture Notes, 2013.
5. Б. Поляк. Введение в оптимизацию, Наука, 1983.
6. Y. Nesterov. Introductory Lectures on Convex Optimization: A Basic Course, Springer, 2003.
7. R. Fletcher. Practical Methods of Optimization, Wiley, 2000.
8. A. Antoniou, W.-S. Lu. Practical Optimization: Algorithms and Engineering Applications, Springer, 2007.
9. W. Press et al.. Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press, 2007.