Методы оптимизации 11. Негладкая оптимизация. Проксимальный метод

Описание: Дата лекции: 23.11.23
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:
https://disk.yandex.ru/d/PDBJ9VKQCFNBWg

Съёмка: Даниил Максимов
Монтаж: Игорь Сенин