信赖域策略优化(Trust Region Policy Optimization, TRPO) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文是John S., Sergey L., Pieter A., Michael J. ...
思路:线搜索最优化算法,一般是先确定迭代方向 下降方向 ,然后确定迭代步长 信赖域方法直接求得迭代位移 算法分析 第 k 次迭代,确定迭代位移的问题为 信赖域子问题 : min q k d g k Td frac d TB kd k s.t. quad d leq Delta k 其中 Delta k 为信赖域半径 对于求得的迭代位移,实际下降量: Delta f k f x k f x k d ...
2020-08-22 14:36 0 750 推荐指数:
信赖域策略优化(Trust Region Policy Optimization, TRPO) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文是John S., Sergey L., Pieter A., Michael J. ...
一、线性回归 一般的,线性回归模型表示为 \[h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x_1+...+\theta_nx_n=\sum_{i=0}^{n}\theta_ ...
本文介绍了Bregman迭代算法,Linearized Bregman算法(及在求解Basis Pursuit问题中的应用)和Split Bregman算法(及在求解图像TV滤波问题中的应用)。 由于初学,加之水平有限,文中会有疏漏错误之处,希望大家批评指正赐教。 更新记录 本文持续更新 ...
动量法的结论: 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题(直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向)的。 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9,或者0.99,分别表示最大速度2倍,10倍,100倍于SGD的算法。 4.通过速度v,来积累了之间梯度指数级 ...
1. 关于全局最优化求解 全局最优化是一个非常复杂的问题,目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值。上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的,可以用局部极小值近似替代全局最小值点。但是当要求精确求解全局最小值时,梯度下降 ...
本篇用到的数据,链接:https://pan.baidu.com/s/1DVr3Ke7jfz3dQzXwz4BjGg 提取码:v8fo ...
特点:具有超线性收敛速度,只需要计算梯度,避免计算二阶导数 算法步骤 \(step0:\) 给定初始值\(x_0\),容许误差\(\epsilon\) \(step1:\) 计算梯度\(g_k=\nabla f(x_k)\),if \(norm(g_k)<=\epsilon ...
之前做特征选择,实现过基于群智能算法进行最优化的搜索,看过一些群智能优化算法的论文,在此做一下总结。 在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下,如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量 ...