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在无限维希尔伯特空间中学习一些玩具约束优化问题的解决方案
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了两种受限优化算法的深度学习实现，分别是罚函数法和增广拉格朗日法。通过测试玩具问题，证明这两种方法能够提供准确的近似，并且具有可比性。利用拉格朗日乘子更新规则在计算上更便宜，实现了显著的加速。
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关键要点
- 提出了两种受限优化算法的深度学习实现：罚函数法和增广拉格朗日法。
- 通过测试玩具问题，证明这两种方法能够提供准确的近似。
- 这两种方法在不同误差方面具有可比性。
- 利用拉格朗日乘子更新规则在计算上更便宜，显著加速了计算过程。
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