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Convex sets affine and convex sets some important examples operations that preserve convexity generalized inequalities separating and supporting hyperplanes dual cones and generalized inequalities Affine set 아래에 그림의 $x_{1}$과 $x_{2}$를 통하는 모든 점들을 Affine set이라고 부름. $$x = \theta x_{1}+(1-\theta)x_{2}\ \ \ \ \ (\theta \in R)$$ affine set : set에서 두 개의 다른 점을 통과하는 선을 포함함. example : linear equations $\le..

Question 1 The symbol x⋆ usually denotes a feasible point the optimal value of the problem a solution Question 2 Least squares is a special case of convex optimization. true false Question 3 Almost any problem you'd like to solve in practice is convex. true false Question 4 Convex optimization problems are attractive because they always have a unique solution. true false Question 5 In device siz..

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..

강화학습에 대한 공부를 하던 중 다 공부하던 것들은 재생목록에서 지우다 보니 기록을 남겨야겠다 싶어서 작성합니다. 강의 모두를 위한 RL - 김성훈 교수님의 강의 팡요랩 강의 혁펜하임 강의 (수학적 정의를 보고싶으신 분들은 여기를 참조 부탁드립니다.) Deep Mind Reinforcement Learning Lecture CS234 : Reinforcement Learning SNU Reinforcement Learning Lecture Deep RL BootCamp 2017 Deep Reinforcement Learning : CS 285 Fall 2020 POSTECH Reinforcement Learning