CEM（Cross-Entropy Method）是一种优化算法，通常用于解决连续优化问题。它的基本思想是通过迭代地生成随机样本，并根据样本在目标函数上的表现来更新参数，以找到最优解。下面是一个具体的例子，展示如何使用CEM算法来解决一个简单的连续优化问题。实例假设我们要最小化函数 f(x) = x^2 + 2x + 1，其中 x 是实数。我们想找到使函数 f(x) 取得最小值的 x 值。imp。
坐标随机梯度下降法（Coordinate Stochastic Gradient Descent，简称CSGD）是一种优化算法，用于求解目标函数的最小化问题。与传统的梯度下降法不同，CSGD每次迭代仅更新一个坐标（参数），而不是同时更新所有参数。CSGD的基本思想是，在每次迭代中，选择一个随机的坐标（参数），然后计算该坐标上的梯度，并更新该坐标的取值。这样，通过在不同的坐标上进行迭代更新，最终可。