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范数不等式前沿信息_范数不等式有哪些(2024年12月实时热点)

内容来源：奇优电影院所属栏目：教程更新日期：2024-12-04

范数不等式

阿里巴巴决赛的优化题挑战最近，阿里巴巴的数学竞赛可是火得不行，尤其是应用与计算数学赛道的那道题，简直让人欲罢不能。我也试着挑战了一下，结果只做对了第一问。不过，这题目确实有意思，涉及到向量求导、矩阵范数和不等式放缩，真是让人头大。神经网络目标函数的有界性证明 𐟧 这道题的第一问是证明神经网络目标函数的有界性。主要用到的是向量求导和矩阵范数的知识。具体来说，就是通过对目标函数进行求导，然后利用矩阵范数的性质来证明其有界性。这个过程虽然看起来简单，但实际操作起来还是挺复杂的。梯度下降与随机梯度下降的稳定性分析 𐟓‰ 第二问则是关于梯度下降和随机梯度下降的稳定性分析。题目假设有一个输出标量的深度神经网络，输入是x，权重是w。然后，它给出了一个关于w的损失函数Ls(w)。接着，分别讨论了梯度下降和随机梯度下降在特定条件下的稳定性。梯度下降的局部稳定性 𐟓ˆ 对于梯度下降法，题目要求证明如果学习率的谱范数满足某个条件，那么梯度下降是局部稳定的。这意味着损失函数对所有w都是有界的。这个证明过程需要用到矩阵范数的性质和一些不等式放缩的技巧。随机梯度下降的稳定性 𐟎𒊊对于随机梯度下降法，题目要求证明如果损失函数的期望对所有w都有界，那么随机梯度下降也是稳定的。这里的不等式放缩和噪声项的处理是比较关键的。总结与感想 𐟓 这道题真的是让我大开眼界，不仅考察了数学的基本功，还涉及到了一些机器学习和优化算法的知识。虽然我只做对了第一问，但这个过程让我对神经网络的优化有了更深入的理解。希望以后还能有机会继续挑战这种有趣的问题！

求函数的最小值，可以用反向柯西不等式，反向柯西不等式的用法

《用反向柯西姐解题》刚看了这链接评论区，发现不会“柯西反”，所以推广一下。【高中数学，基本不等式的思路是怎么来的，你真的知道吗】[网页链接] 原题:已知x，y为正数，满足xⲫ4xy=4，求x+y的最小值。解: 反向柯西姐 xⲫ4xy=4 [(x+2y)ⲭ4yⲝ(1-1/4)≤(x+2y-y)Ⲋ4*(3/4)≤(x+y)Ⲋx+y≥√3，取等，(x+2y)/2=2y，x=2y，联立初条件得4yⲫ8yⲽ4，结果 y=√3/3，x=2√3/3

画波浪线的不等式是怎么推出来的，特征值一会最大一会最小给??整不会了

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