Algorithme d'approximation stochastique

1. Qu'est-ce qu'un algorithme stochastique?
2. Qu'est-ce que l'algorithme d'approximation Exemple?
3. Qu'est-ce que l'estimation stochastique?
4. Qu'est-ce que Polyak Ruppert en moyenne?

Qu'est-ce qu'un algorithme stochastique?

Algorithmes d'optimisation stochastique

L'optimisation stochastique fait référence à un champ d'algorithmes d'optimisation qui utilisent explicitement le hasard pour trouver l'optima d'une fonction objectif, ou optimiser une fonction objectif qui a elle-même le hasard (bruit statistique).

Qu'est-ce que l'algorithme d'approximation Exemple?

Un exemple simple d'un algorithme d'approximation est celui du problème de couverture du sommet minimum, où l'objectif est de choisir le plus petit ensemble de sommets de sorte que chaque bord du graphique d'entrée contient au moins un sommet choisi.

Qu'est-ce que l'estimation stochastique?

En un mot, les algorithmes d'approximation stochastique traitent d'une fonction de la forme qui est la valeur attendue d'une fonction en fonction d'une variable aléatoire . L'objectif est de récupérer les propriétés d'une telle fonction sans l'évaluer directement.

Qu'est-ce que Polyak Ruppert en moyenne?

La célèbre procédure de moyenne de Polyak-Ruppert (Polyak et Juditsky, 1992; Ruppert, 1988) stabilise et accélère les algorithmes d'approximation stochastique en prenant une moyenne sur les itérés. Il. est connu que pour les tailles de pas en décomposition, un théorème de limite centrale (CLT) peut être établi. pour les itérations moyennes.