我有以下形式的优化，
argmin_W f(W) 英石。 W_i > 0，对于所有 i
其中 W 是向量，f(W) 是 W 上的函数。 我知道如何在没有非负约束的情况下进行优化。但我不确定如何通过梯度下降来优化它。
最佳答案
开集上的优化非常棘手，所以让我们假设W_i >= 0，因此您可以使用多种方法:
- 在整个域上优化 f(|W|)
- 对 f(W) 使用 GD，但每次迭代后将您的解决方案投影回域，因此将 W = |W|
- 使用约束优化技术，例如 L-BFGS-B
关于optimization - 如何通过梯度下降优化非负约束，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31877083/