泛函是函数到实数的映射。我们因此可以将学习看作是选择一个函数而不仅仅是选择一组参数。我们可以设计代价泛函在我们想要的某些特殊函数处取得最小值。例如,我们可以设计一个代价泛函,使它的最小值处于一个特殊的函数上,这个函数将 x 映射到给定 x 时 y 的期望值。对函数求解优化问题需要用到 变分法(calculus ...
运用凸分析中的最优存在定理,本文研究了最优随机控制的存在性.而所研究的随机系统是完全耦合的线性正倒向随机微分方程,且其代价泛函是非Lipschitz的函数.一些典型的模型,例如LQ问题,可以包含在本文所研究的随机系统的框架内.关键词: 变分方法和最优控制 最优控制存在性 正倒向随机微分方程 非Lipschitz代价泛函 线性...
泛函科技众包 数据标注和采集专业兼职平台|公众号<泛函科技众包> #今日心得分享 我越来越相信创造美好的代价是努力、失望以及毅力首先是疼痛然后才是欢乐 发布于 2022-03-23 09:33 赞同1 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧...
泛函是函数到实数的映射。我们因此可以将学习看作是选择一个函数而不仅仅是选择一组参数。我们可以设计代价泛函在我们想要的某些特殊函数处取得最小值。例如,我们可以设计一个代价泛函,使它的最小值处于一个特殊的函数上,这个函数将 x 映射到给定 x 时 y 的期望值。对函数求解优化问题需要用到 变分法(calculus ...