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csdn学院_频谱图_attention机制_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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≤ 1. 在例3.23 (第86页)中我们曾得到函数/o的共觇函数为 幷(Y) = Iogdet(-T)T-% 其中定义域dom fξ = —S*+。根据上面的结论式(5.11),问题(5.14)的对偶函数为 因此,对任意满足∑Xι Aiaiar Ao和入上0的入,数值 Iog det NaiaT) - I7 ? ÷ n 给出了问题(5.14)绘优值的一个下界。 5.2 Lagrange对偶问题 对于任意一组SN),其中入上0, Lagrange对偶函数给出了优化问题(5.1)的最 优值p*的一个下界。因此,我们 可以得到和参数入、“相关的一个下界。一个自然的问 题是:从Lagrange函数能够得到的最好下界是什么? 可以将这个问题表述为优化问题 maximize g(入“) SUbjeCt to A 0. 上述问题称为问题(5.1)的Lagrange对偶问题。在本书中,原始问题(5.1)有时被称 为原问题。前面提到的对 偶可行的概念,即描述满足入上0和gS,“)> -00的一组 (λ,p),此时具有意义。它意味着,这样的一组(入卫) 是对偶问题(5.16
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