带有自适应表示的函数梯度下降

本文提出一种带有自适应表示的函数梯度下降算法，通过形式化一类近似方案解决函数梯度无限维导致的收敛偏差问题。该方法可证明收敛到全局最优解，在多个任务上性能优于神经网络，通常可达一个数量级提升。该论文已被 NeurIPS 接收。