1. 待整理

QP问题

Quadratic programming,二次规划 半正定矩阵 正定矩阵 1.无约束优化问题:minf(x)\min f(x) 求导,令等于0,在候选中取最优;如果是凸函数,可保证是最优解。 2.有等式约束的优化问题: minf(x)s.t.hi(x)=0;i=1,,n \begin{aligned} \min f(x) \\ s.t. h_i(x)=0;i=1,\ldots ,n \end{aligned}

拉格朗日乘子法 3.有不等式约束的优化问题:

minf(x)s.t.gi(x)0;i=1,,nhj(x)=0;j=1,,m \begin{aligned} \min f(x) \\ s.t. g_i(x) \leq 0;i=1,\ldots ,n \\ h_j(x)=0;j=1,\ldots ,m \end{aligned}

KKT条件

拉格朗日乘子法

KKT条件

Karush-Kuhn-Tucker:一个点xx成为全局最小值的必要条件 在满足一些有规则的条件下,一个非线性规划能有最优化解的充要条件。这是一个广义化拉格朗日成熟的结果

  • cheaper than task-specific

Tasks:

  • Reconize
    • patterns
    • anomalies
  • Prediction

一方面理解人脑如何工作,一方面理解由神经元及动态连接启发的并行计算,另一方面则是解决实际问题。

省略生物书神经章节

  • vesicles of transmitter
  • receptor molecules

一个人有101110^{11}个神经元,每个神经元有10410^{4}个权重。

大脑皮质不同分区分工不同,但各处构造相似,皮质根据experience由general purpose发展为specific purpose,由此带来迅速的并行计算以及灵活性。

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