Методы оптимизации 11. Негладкая оптимизация. Проксимальный метод

Дата лекции: Лектор: Безносиков Александр Николаевич 00:00:00 - организационные вопросы 00:03:05 - негладкие задачи 00:06:15 - субградиент и субдифференциал 00:07:29 - критерий оптимальности выпуклой функции 00:10:18 - критерий M-липшицевости выпуклой функции 00:16:22 - субградиентный метод и его сходимость 00:26:07 - теорема о сходимости метода 00:27:51 - итог по субградиентному методу 00:31:47 - проксимальный оператор 00:40:04 - свойства проксимального оператора 00:51:56 - композитная задача 00:53:12 - проксимальный градиентный спуск 00:59:07 - ещё одно свойство проксимального оператора 01:02:25 - сходимость проксимального градиентного спуска 01:08:04 - итог по проксимальному методу Материалы курса: Съёмка: Даниил Максимов Монтаж: Игорь Сенин