I många problem inom maskininlärning och verksamhetsforskning måste vi optimera en funktion vars ingång är en slumpmässig variabel eller en sannolikhetsdensitetsfunktion, d.v.s. för att lösa optimeringsproblem i ett oändligt dimensionsutrymme. Å andra sidan har inlärning online fördelen att hantera streaming exempel, och bättre modellera en föränderlig miljö. I detta papper, vi utvidgar den berömda online lutning nedstigning algoritm till Hilbert utrymmen (funktionsutrymmen), och analysera konvergensen garanti för algoritmen. Slutligen visar vi att våra algoritmer kan vara användbara i flera viktiga problem.
I ett liknande ramverk, Zhu & Xu REF utvidga den berömda online lutning nedstigning algoritm till Hilbert utrymmen och analysera konvergens garanti för algoritmen.
Online Gradient Descent in Function Space
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}