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RL-06-赵:随机逼近与随机梯度下降03:RM算法的收敛性分析(Convergence properties)【平均值估计算法wₖ₊₁=wₖ-αₖ(wₖ-xₖ)是RM算法的一个特殊情况】

发布时间:2026/9/29 4:34:00

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RL-06-赵:随机逼近与随机梯度下降03:RM算法的收敛性分析(Convergence properties)【平均值估计算法wₖ₊₁=wₖ-αₖ(wₖ-xₖ)是RM算法的一个特殊情况】

RL-06-赵:随机逼近与随机梯度下降03:RM算法的收敛性分析(Convergence properties)【平均值估计算法wₖ₊₁=wₖ-αₖ(wₖ-xₖ)是RM算法的一个特殊情况】
3.2 RM算法的3个前提条件上面的分析是基于直观的,但是不够严格。一个严格收敛的结果如下:在RM算法中,如果上面的条件满足,那么wkw_k
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