复合优化问题如下：其中为可微函数(可能非凸)，可能为不可微函数。上述优化问题出现在很多应用领域中，例如压缩感知、图像处理、机器学习等，如何高效求解该问题是近年来的热门课题。需要注意的是，许多实际问题并不直接具有这里介绍的算法所能处理的形式，需要利用拆分、引入辅助变量等技巧将其进行等...

TensorFlow优化器及用法函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。在回归中，使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本文将介绍如何使用TensorFlow的梯度下降优化器及其变体。按照损失函数的负梯度成比例地对系数（...

word版本：参考了《最优化计算方法及其matlab程序实现》这本书，以及前人的总结经验，在本文中主要讨论BFGS算法的相关问题，并利用此方法进行算法的求解函数的极小值。本文目标：详细了解BFGS的推导????优化问题主流有两种方法，一是梯度下降法，一是牛顿法。牛顿法相比于梯度下降法有收敛速度快的优...

在介绍各类优化器之前，我们先来看一下经典的优化算法。经典的优化算法可以分为直接法和迭代法两大类。直接法就是直接对损失函数求导找出损失函数的全局最小值，但是这种方法具有两个局限性，首先损失函数必须是凸函数，其次损失函数倒数等于0的时候必须有闭式解，比如求解线性回归时，涉及到的矩阵的逆，可有些时候矩阵...

在实际问题中进行有目的、有针对性的选择要比盲目的选择要好得多，同时，需要选择最优的或者近似最优的解决方案，参考[1][2]，对优化算法中的常规方法做一个简单总结。一些参考资料可以关注下面公众号获取学习资料获取在求解目标函数的极小值的过程中，若对设计变量的取值范围不加限制，称这种最优化问题为无约束优化...