该文介绍了一种使用卡尔曼过滤器进行随机优化的算法，在非凸设置下具有收敛性理论，并在机器学习领域上展示了其改进的性能。同时，还介绍了一种分布式版本的算法，并将其扩展到 SGD 动量和 RMSProp。
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