反馈控制理论在优化、机器学习等领域有哪些应用？ 第1页
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shuang-wu-8 网友的相关建议:
算法收敛性的证明。
很多优化算法，以及机器学习算法都可以抽象成
或者如果数据带有噪音，再加入一个Martingale过程的扰动
前者是确定性动态系统，而后者是随机动态系统。算法的收敛就取决于寻找对应的李雅普诺夫函数了。
具体例子，比如TCP协议重的congestion control（堵塞控制）。congestion control的目标可以看作是受约束的用户utility maximization（效用最大化）。而congestion control的过程就可以看作是用算法寻找utility maximization的问题的最优点。
一篇比较新的paper：
A second order primal-dual method for nonsmooth convex composite optimization
以及比较早的
The O.D.E. Method for Convergence of Stochastic Approximation and Reinforcement Learning
Stability of primal–dual gradient dynamics and applications to network optimization
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