除了加權 ℓ2 範數，還有多種可分離的 Bregman 函數可以用於設計新的算法：
加權 ℓ1 範數：這是一種常見的 Bregman 函數，特別適用於稀疏性問題。通過引入權重，可以調整不同變量對最終解的影響，從而設計出針對特定問題的優化算法。
熵函數：熵函數作為 Bregman 函數在信息理論和機器學習中有廣泛應用。它可以用於設計基於信息增益的優化算法，特別是在處理概率分佈的問題時。
指數損失函數：在分類問題中，指數損失函數可以作為 Bregman 函數使用。這種函數的特性使得它在處理非線性問題時表現良好，並且可以設計出高效的優化算法。
自定義 Bregman 函數：根據具體問題的特性，可以設計自定義的 Bregman 函數。這些函數可以根據問題的需求調整，從而提高算法的性能和收斂速度。