稀疏编码自编码表达
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- | 遗憾的是,因为目标函数并不是一个凸函数,所以不能用梯度方法解决这个优化问题。但是,在给定<math>A</math>通过最小化<math>J(A, s)</math>求解<math>s</math>的问题是凸函数。同理,给定<math>s</math>通过最小化<math>J(A, s)</math> | + | 遗憾的是,因为目标函数并不是一个凸函数,所以不能用梯度方法解决这个优化问题。但是,在给定<math>A</math>通过最小化<math>J(A, s)</math>求解<math>s</math>的问题是凸函数。同理,给定<math>s</math>通过最小化<math>J(A, s)</math>求解<math>A</math>的问题也是凸函数。这表明,可以通过交替固定<math>s</math>和<math>A</math>分别求解<math>A</math>和<math>s</math>。实践表明,这一策略取得的效果非常好。 |
[一审] | [一审] | ||
- | 遗憾的是,因为目标函数并不是一个凸函数,所以不能用梯度方法解决这个优化问题。但是,在给定<math>A</math>通过最小化<math>J(A, s)</math>求解<math>s</math>的问题是凸问题。同理,给定<math>s</math>通过最小化<math>J(A, s)</math> | + | 遗憾的是,因为目标函数并不是一个凸函数,所以不能用梯度方法解决这个优化问题。但是,在给定<math>A</math>通过最小化<math>J(A, s)</math>求解<math>s</math>的问题是凸问题。同理,给定<math>s</math>通过最小化<math>J(A, s)</math>求解<math>A</math>的问题也是凸问题。这表明,可以通过交替固定<math>s</math>和<math>A</math>分别求解<math>A</math>和<math>s</math>。实践表明,这一策略取得的效果非常好。 |
[原文] | [原文] |