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 |
- 유니티
- David Silver
- optimization
- pandas
- list
- 논문
- rl
- Jacobian Matrix
- paper
- Python Programming
- machine learning
- 딥러닝
- 김성훈 교수님
- Hessian Matrix
- 모두를 위한 RL
- neural network
- unity
- Linear algebra
- ML-Agent
- 데이터 분석
- 판다스
- reinforcement learning
- 사이킷런
- statistics
- convex optimization
- Deep Learning
- 리스트
- Series
- Laplacian
- 강화학습
목록optimization (2)
RL Researcher
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..
Introduction mathematical optimization (수학적 최적화) least-squares and linear programming (최소 제곱과 선형 계획법) convex optimization (볼록 최적화) example (예시) course goals and topics (코스 목표 및 주제) nonlinear optimization (비선형 최적화) brief history of convex optimization (볼록 최적화의 간략한 역사) Mathematical Optimization Optimization Problem의 정의 : $x = (x_{1}, ..., x_{n})$ : Optimization variables(최적화 변수), Decision variable..