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摘要：由于機器學習蘊含著大量的數據,本文提出了一種名為二次增量算法并針對涉及大規模變量的一些光滑(可能是非凸的)函數之和的極小化問題.所提出的聯合了增量方法的新穎算法能使所有子系統在一個強凸逼近函數作用下迭代到它們的最有值,并且保證收斂到函數的穩定點.之后應用所提出的算法框架去解決一個特殊的問題.數值實驗表示所提出的算法是有效的.
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