原文:擬牛頓法 分析與推導

針對牛頓法中海塞矩陣的計算問題,擬牛頓法主要是使用一個海塞矩陣的近似矩陣來代替原來的還塞矩陣,通過這種方式來減少運算的復雜度。其主要過程是先推導出海塞矩陣需要滿足的條件,即擬牛頓條件 也可以稱為擬牛頓方程 。然后我們構造一個滿足擬牛頓條件的近似矩陣來代替原來的海塞矩陣。 另外,在滿足擬牛頓條件的基礎上如何構造近似的海塞矩陣,這有很多種方法,比如:DFP算法,BFGS算法,L BFGS算法以及Br ...

2015-07-27 17:17 0 8854 推薦指數:

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牛頓牛頓

牛頓牛頓 牛頓(Newton method)和牛頓(quasi Newton method)是求解無約束最優化問題的常用方法,收斂速度快。牛頓是迭代算法,每一步需要求解海賽矩陣的逆矩陣,計算比較復雜。牛頓通過正定矩陣近似海賽矩陣的逆矩陣或海賽矩陣,簡化了這一 ...

Tue Aug 27 03:42:00 CST 2019 0 1011
牛頓(Python實現)

牛頓(Python實現) 使用牛頓(BFGS和DFP),分別使用Armijo准則和Wolfe准則來求步長 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的極小值 運行結果 ...

Thu Dec 30 19:55:00 CST 2021 0 1161
牛頓牛頓、共軛梯度

牛頓 一: 最速下降法 下降法的迭代格式為xk+1=xk–αkdk">xk+1=xk–αkdk , 其中dk">dk為下降方向, 設gk=∇f(xk)≠0">gk=∇f(xk)≠0, 則下降 ...

Fri Apr 01 05:02:00 CST 2016 0 1867
機器學習筆記-----牛頓牛頓

提要:今天講的牛頓牛頓是求解無約束問題最優化方法的常用方法。 一 牛頓 假設我們求下面函數的最小值: 假設f(x)具有連續的二階的連續偏導數,假設第K次迭代值為xk的值,那么可將f(X)在xk附近進行二階泰勒展開得到: 我們對上述公式求導可得: 假設其中可逆 ...

Sun Oct 30 00:09:00 CST 2016 1 9502
牛頓牛頓、阻尼牛頓、修正牛頓

牛頓的思想是利用目標函數的二次Taylor展開模型的極小點去逼近目標函數的極小點。 設f(x)二次連續可微,Hesse矩陣正定,在xk附近展開f 令等式取0,得牛頓迭代公式 ,即 當初始點距離最優解較遠時,Gk不一定正定,迭代不一定收斂,因此引入了步長因子 ...

Mon Jun 11 22:45:00 CST 2018 0 4157
最優化算法【牛頓牛頓、BFGS算法】

一、牛頓 對於優化函數\(f(x)\),在\(x_0\)處泰勒展開, \[f(x)=f(x_0)+f^{'}(x_0)(x-x_0)+o(\Delta x) \] 去其線性部分,忽略高階無窮小,令\(f(x) = 0\)得: \[x=x_0-\frac{f(x_0)}{f ...

Sat Aug 01 05:24:00 CST 2020 0 562
 
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