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中谷教育_支持向量机核函数_深度学习入门课程 rnn网络结构_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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限α>0的对数罚函数 ? 6.2常向量的£1?、e2-和Qo ■范数逼近。一个标量XeR的范数逼近问题 minimize ∣∣xl — ò||, 对于*?、%■和厶C■范数的解是什么? 6.3将下面的问题构建为线性规划、二次规划、二阶锥规划或半定规划。问题数据为A ∈ Rmxn 和b WRrn° 4 的行记为af。 (a)带有死区的罚函数逼近。minimize φ(a{x - δi),其中 其中α>0o (b)对数障碍罚函数ì1近。minimize ??] 0(αfz -力),其中 其中a > Oo (C) HUber罚函数通近。minimize刀;2苗* -氐),其中 IUi ≤ M IUl > M, 其中M > Oo ((1)对数-ChebySheV 逼近。minimize maxi=It...tm | ?og(afx) - log?|.我们假设 b A 0。 等价的凸形式 为 minimize τ SUbjeCt to 1/é ≤ OlXibi ≤ ti ? = 1, ? ? ? ,m, 其变量为x∈ Rn和t € R,定义域为Rn × R+
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