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컨벡스 최적화 1

Convex Optimization (1) - Convex Sets & Functions

포스팅은 정말로 오랜만인데, 다시 마음 가다듬고 공부하면서 정리해보고자 합니다. (정말 문외한으로서, 이제 시작한거라서 틀린 정보가 가득할 수도 있습니다.) 먼저 Convex Optimization을 공부해야 하는 이유는, 신경망 구조에서 나오는 출력의 Cost를 줄이기 위해서, 통신 상황에서는 주어진 시나리오에서의 sum rate를 최대화하거나, 한정된 자원(resourses, power such as battery of own devices)에서 Interferece를 최소화하거나, lifespan을 최대화하는 문제들을 풀어야하기 때문이다. 따라서 이러한 Mathematical optimization problems를 아래와 같이 정의해볼 수 있을 것이다. 아래와 같은 Constraints들이 있고,..

Convex Optimization 2023.09.23
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Tag

Bayesian Network, junction tree, Markov Chain, Sum product Algorithm, 베이즈 필터, 컨벡스 최적화, 칼만 필터, 확률, Markov, Potential Function, PRML, Chain Graph, Bipartite Graph, kalman filter, Belief Propagation, Factor Graph, 그래프, Max Sum Algorithm, 관측, 노이즈,

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