文件名称：cg法matlab代码-RSOpt:黎曼随机优化算法：版本1.0.3
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更新时间：2024-06-09 04:22:27
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cg法matlab代码RSOpt（黎曼随机优化算法） 作者：，，， 最后页面更新时间：2019年5月31日 最新版本：1.0.3（有关更多信息，请参见发行说明） 审理 设f：M - > R上上一个M A光滑实值函数。 目标问题与M上的给定模型变量w有关，并表示为min_ {w in M} f（w）：= 1 / n sum_ {i = 1} ^ n f_i（w），其中n是总数的元素。 这个问题有很多应用。 例如，在（PCA）和子空间跟踪问题中，它是R ^ d中的r维线性子空间的集合。 低秩问题和张量完成问题是关于固定秩矩阵/张量的流形的有前途的应用。 这个问题也定义在固定秩矩阵的流形上。 求解该探针的一种流行算法是Riemannian梯度下降法，该方法可为每次迭代计算Riemannian全梯度估计。 但是，当n很大时，此估计在计算上是昂贵的。 一种流行的替代方法是黎曼随机梯度下降算法（R-SGD） ，该算法将欧几里得空间中的（SGD）扩展到黎曼流形。 由于R-SGD仅为第i个样本计算一个梯度，因此每次迭代的复杂度与样本大小n无关。 尽管R-SGD在每次迭代中都需要回缩和向量传输操作，但是