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Hamed Karimi 憑 2016 年論文獲 ECML PKDD 獎
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2016 年發表的一篇論文指出，Polyak–Łojasiewicz 條件即使不要求強凸性，仍可保證梯度下降以線性速率收斂。論文引用次數超過 2,000 次，相關研究方法亦被用於重新推導多種機器學習標準優化演算法的收斂保證。2026 年，Amazon 高級應用科學家 Hamed Karimi 與合著者憑這篇論文獲得 ECML PKDD 時間考驗獎；該獎項表彰發表十年後仍具持久影響力的研究。
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最新進展11月5日 22:57
Hamed Karimi 與合著者憑 2016 年論文獲得 2026 年 ECML PKDD 時間考驗獎。報道時間線
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11月5日
- Amazon ScienceHamed Karimi 憑 2016 年論文獲 ECML PKDD 時間考驗獎
Amazon 高級應用科學家 Hamed Karimi 與合著者憑 2016 年論文獲得 2026 年 ECML PKDD 時間考驗獎，該獎項表彰發表十年後仍具持久影響力的研究。論文指出，Polyak–Łojasiewicz 條件可在不要求強凸性的情況下，保證梯度下降以線性速率收斂。論文引用次數超過 2,000 次，研究方法亦被用於重新推導多種機器學習標準優化演算法的收斂保證。
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