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文档摘要

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随机镜像下降：策略优化算法的理论剖析与实践创新

一、引言

1.1研究背景与动机

在人工智能和机器学习迅猛发展的当下，优化算法作为核心技术，对模型的性能和效率起着决定性作用。从图像识别中精准地分辨各类图像，到自然语言处理里实现流畅的语言交互，再到强化学习领域助力智能体做出最优决策，优化算法无处不在，是推动这些技术不断进步的关键力量。

随机镜像下降策略优化算法作为优化算法家族中的重要成员，近年来备受关注。它巧妙地将随机梯度下降的随机性与镜像下降的几何特性相结合，在处理大规模数据和高维优化问题时展现出独特优势。以大规模图像分类任务为例，传统优化算法在面对海量图像数据时，计算量庞大且容易陷入局部最优