次梯度方法
次梯度方法 次梯度方法(subgradient method)是传统的梯度下降方法的拓展，用来处理不可导的凸函数。它的优势是比传统方法处理问题范围大，劣势是算法收敛速度慢。但是，由于它对不可导函数有很好的处理方法，所以学习它还是很有必要的。 次梯度（subgradient） 1. ...
原文：次梯度算法小实例
在上一篇博客中，我们介绍了次梯度，本篇博客，我们将用它来求解优化问题。 优化目标函数： min frac Ax b mu x 已知 A, b ，设定一个 mu 值，此优化问题表示用数据矩阵 A 的列向量的线性组合去拟合目标向量 b ，并且解向量 x 需要尽量稀疏 因为L 范数限制 。 目标函数的次梯度 g 为： 次梯度迭代算法： x k x k frac alpha g sqrt g Tg ，下面 ...
2020-06-13 19:20 0 980 推荐指数：
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