Resumen

Varios problemas de optimización continua y discreta en aprendizaje automático están relacionados con problemas de minimización convexa bajo restricciones submodulares. Este documento se enfoca en una función submodular con una estructura de grafos directa. Se muestra que un amplio intervalo de problemas de optimización convexa bajo restricciones submodulares se pueden resolver de un modo mucho más eficiente que con los métodos de optimización submodular general por medio de una reducción a un problema de flujo máximo.

• Materias:Administración Administración de empresas Investigación operacional
• Subjects:Management Business enterprises Operations research
• Palabras claves:Ciencias de la administración, Optimización, Convexidad, Optimización convexa, Funciones submodulares, Minimización de funciones submodulares, Poliedros, Aprendizaje automático, Aprendizaje de máquinas
• Keywords:Administration sciences, Optimization, Convexity, Convex optimization, Submodular functions, Minimization of submodular functions, Polyhedra, Machine learning, Machine learning