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使用随机零阶外梯度算法进行非凸-非凹函数的最小-最大优化
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨了随机高斯平滑零阶外梯度算法在非凸-非凹目标函数的最小-最大优化中的表现，证明了其在约束和非约束情况下的收敛性，并引入了新的近端变分不等式概念，为优化非可微问题提供了解决方案。
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关键要点
- 本研究探讨了随机高斯平滑零阶外梯度算法在非凸-非凹目标函数的最小-最大优化中的表现。
- 证明了该算法在约束和非约束情况下的收敛性。
- 引入了新的近端变分不等式概念，为优化非可微问题提供了解决方案。
- 展示了该算法对实际问题的潜在影响。
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