凸优化学习笔记 22：近似点算法 PPA
在进入具体的优化算法后，我们首先讲了基于梯度的，比如梯度下降(GD)、次梯度下降(SD)；然后又讲了近似点算子，之后讲了基于近似点算子的方法，比如近似点梯度下降(PG)、对偶问题的近似点梯度下降(DPG)、加速近似点梯度下降(APG)。而这一节讲的，还是基于近似点的！他叫近似点方法(Proximal Point Algorithm, PPA)，除此之外还会介绍增广拉格朗日方法(Augmentted
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