基本信息

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文档摘要

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深度回归：解锁非线性优化问题的理论与应用新境界

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学研究与工程实践的广袤领域中，非线性优化问题如影随形，广泛且深入地渗透到各个关键层面，成为推动众多领域发展的核心驱动力之一。从机器学习、计算机视觉，到金融分析、工业工程，非线性优化问题都扮演着举足轻重的角色。它致力于在复杂的非线性约束条件下，寻找目标函数的最优解，以实现资源的高效配置、性能的卓越提升以及决策的科学优化。

以机器学习为例，模型训练的过程本质上就是一个典型的非线性优化问题。在这个过程中，通过不断调整模型的参数，如神经网络的权重和偏差，来最小化预测误差或分类错误，从而使模型能够准确地学习到数据中的