数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18 ...
from:https: blog.csdn.net fangqingan java article details 概述数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解。 该系列教程可以参考的资料有 . Numerical Optimization nd Jorge Nocedal Stephen J. Wright . 凸优化 ...
2019-07-07 19:09 0 995 推荐指数:
数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18 ...
当我们运用训练好了的模型来预测未知数据时候发现有较大误差,那么我们下一步可以做什么呢? 一般来说可以选择以下几种方法: 增加训练集(通常是有效的,但是代价太大) ...
等。 合适的训练算法:通常采用SGD,也可以引入动量和自适应学习速率,也许可以取得更好的效果。 ...
问题: 优化一个目标函数f(x),满足一些约束c(x),等式或者不等式。满足约束的解成为可行解。 分类: 连续/离散优化问题 约束/非约束优化问题 线性/非线性优化问题 全局/局部优化问题 随机/确定性优化问题 凸优化: 1、凸集:如果集合S为凸集,当且仅当 x∈S, y∈S ...
1.Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent) batch gradient descent :一次迭代同时处理整个train data Mini ...
近年来,许多有效的在线学习算法的设计受到凸优化工具的影响。 此外,据观察,大多数先前提出的有效算法可以基于以下优雅模型联合分析: 凸集的定义: 一个向量 的Regret定义为: 如前所述,算法相对于竞争向量的集合U的Regret被定义 ...
通用的损失函数最优化的数值方法,来源于泰勒展开式,多元函数的泰勒展开式为: 一、一阶逼近与一阶方法 一阶泰勒展开式: 其中,是代表了β变化的可能性,t在之后说到的梯度下降方法中演变成了学习速率。 现在,我们需要第二项最小,向量内积,最小为-|梯度||a|,这就是β的改变量。梯度 ...
本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ 在机器学习中, 很多情况下我们都需要求得一个 问题的全局最优值(global optimum). 大多数的全局最优值很难求得, 但是对于凸问题, 我们可以比较高效的找到其全局最优值, 这是 ...