BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-18T00:00:00Z 分布时变在线随机优化在条件风险价值统计学习中的应用 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文研究了随时间变化的分布的随机优化问题序列，应用在线随机梯度下降并建立了其动态遗憾界，采用Wasserstein距离。同时，建立了在线随机近端梯度下降的遗憾界，并将其应用于CVaR学习问题。通过改进现有证明，得到了在线随机梯度下降的遗憾界。 🏷️ 标签 CVaR学习问题 Wasserstein距离 在线随机梯度下降 统计 近端梯度下降 随机优化问题 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
