Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 논문
- 판다스
- Hessian Matrix
- Deep Learning
- statistics
- 딥러닝
- unity
- 김성훈 교수님
- 유니티
- pandas
- Jacobian Matrix
- paper
- 사이킷런
- ML-Agent
- David Silver
- 리스트
- list
- Laplacian
- Linear algebra
- rl
- optimization
- 모두를 위한 RL
- convex optimization
- neural network
- 강화학습
- Series
- machine learning
- 데이터 분석
- reinforcement learning
- Python Programming
Archives
목록Optimization/Convex Optimization (1)
RL Researcher
Convex optimization
1.1 Mathematical optimization 수학적 최적화 문제, 또는 그냥 최적화 문제는 다음과 같은 형식을 가집니다. vector $x=(x_{1},...,x_{n})$ called optimization variable(최적화 변수). function $f_0 : R^{n}\rightarrow R$ called objective function(목적함수). function $f_{i} : R^{n}\rightarrow R, \ \ i=1,...,m$ called (inequality)constraint functions(부등식)제약함수. constant $b_{1},...,b_{m}$ constraints에 대한 limits or bounds. vector $x^{*}$은 called so..
Optimization/Convex Optimization
2021. 3. 10. 10:42