Resolver lasso ($ {l} _ {1} $ Míntil cuadrados regularizados) con descenso de gradiente

1. ¿Puedes resolver lasso con descenso de gradiente??
2. ¿Qué es el descenso de gradiente en el aprendizaje profundo??
3. Es la regresión de lazo convexa?

¿Puedes resolver lasso con descenso de gradiente??

Las dos variaciones más populares de ascendencia de gradiente que se utilizan para resolver lazo son el descenso de las coordenadas y el descenso de subgradient.

¿Qué es el descenso de gradiente en el aprendizaje profundo??

El descenso de gradiente (GD) es un algoritmo de optimización de primer orden iterativo utilizado para encontrar un mínimo/máximo local de una función dada. Este método se usa comúnmente en el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) para minimizar una función de costo/pérdida (E.gramo. en una regresión lineal).

Es la regresión de lazo convexa?

La solución de lasso es única cuando el rango (x) = p, porque el criterio es estrictamente convexo.