主问题 (primal problem) 具有 \(m\) 个等式约束和 \(n\) 个不等式约束,且可行域 \(\mathbb{D} \subset \mathbb{R}^d\)的非空优化问题 ...
对偶上升法 增广拉格朗日乘子法 ADMM 交替方向乘子法 Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM 是一种解决可分解凸优化问题的简单方法,尤其在解决大规模问题上卓有成效,利用ADMM算法可以将原问题的目标函数等价的分解成若干个可求解的子问题,然后并行求解每一个子问题,最后协调子问题的解得到原问题的全局解,适用于大规模分布式优化问题。 Lass ...
2018-12-06 11:50 0 1781 推荐指数:
主问题 (primal problem) 具有 \(m\) 个等式约束和 \(n\) 个不等式约束,且可行域 \(\mathbb{D} \subset \mathbb{R}^d\)的非空优化问题 ...
引言 拉格朗日乘子法和原始问题与对偶问题的转换,最近总被人提到,我对网上的教程和书上的知识进行学习,尝试从公式上进行理解,对于几何中的理解稍微会接触到,简单做下笔记以防自己遗漏(防peach🐕) 拉格朗日乘子法 简介 拉格朗日乘子法是用来求解带约束条件的最优化的问题的方法,分为带等式约束 ...
增广拉格朗日乘子法的作用是用来解决等式约束下的优化问题, 假定需要求解的问题如下: minimize f(X) s.t.: h(X)=0 其中,f:Rn->R; h:Rn->Rm 朴素拉格朗日乘子法的解决方案是: L(X ...
转载自:增广拉格朗日乘子法(Augmented Lagrange Method) 增广拉格朗日乘子法的作用是用来解决等式约束下的优化问题, 假定需要求解的问题如下: minimize f(X) s.t.: h(X)=0 其中,f:Rn->R; h ...
拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题 支持向量机 (一): 线性可分类 svm 支持向量机 (二): 软间隔 svm 与 核函数 支持向量机 (三): 优化方法与支持向量回归 接下来准备写支持向量机,然而支持向量机和其他算法相比牵涉较多的数学知识,其中首当其冲的就是标题 ...
拉格朗日乘子法最小值转化为对偶函数最大值问题在SVM部分有很重要的作用,今天详细听了邹博老师凸优化课程关于这部分的讲解,做一个小小的总结。 一、知识铺垫 1. 保凸算子 凸函数的非负加权和 : 凸函数与仿射函数的复合: 凸函数的逐点最大值、逐点上确界: 第一个和第二个直接使用定义 ...
参考链接: 拉格朗日乘子法和KKT条件 SVM为什么要从原始问题变为对偶问题来求解 为什么要用对偶问题 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 1. 拉格朗日乘子法与KKT条件 2. SVM 为什么要从原始问题变为对偶问题来求解 1. ...
拉格朗日乘子法 (Lagrange multipliers)是一种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法.通过引入拉格朗日乘子,可将有 d 个变量与 k 个约束条件的最优化问题转化为具有 d + k 个变量的无约束优化问题求解。本文希望通过一个直观简单的例子尽力解释拉格朗日乘子法和KKT条件的原理 ...