Стохастическая оптимизация и градиентные методы
Стохастическая оптимизация минимизирует функции с шумными градиентами, решая задачи машинного обучения и управления. Она обеспечивает масштабируемость для больших данных через мини-батчи.
Стохастический градиентный спуск (SGD) обновляет параметры на основе зашумленных оценок градиента. Адаптивные методы (Adam, RMSProp) нормализуют градиенты по историческим моментам. Стохастическая оптимизация продолжает аппроксимационные методы, используя Монте-Карло семплирование. После изучения MCMC и больших отклонений оптимизация завершает вычислительный цикл стохастической математики.
