轉自:https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78816637 概要: 1. 凸優化的定義 1.1 凸優化 1.2 全局最優化與局部最優化 2. Least-squares and linear ...
本文介紹了Bregman迭代算法,Linearized Bregman算法 及在求解Basis Pursuit問題中的應用 和Split Bregman算法 及在求解圖像TV濾波問題中的應用 。 由於初學,加之水平有限,文中會有疏漏錯誤之處,希望大家批評指正賜教。 更新記錄 本文持續更新 如文中有錯誤,或你對本文有疑問或建議,歡迎留言或發郵件至quarrying qq.com 年 月 日,發表博文 ...
2015-12-29 23:03 0 2905 推薦指數:
轉自:https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78816637 概要: 1. 凸優化的定義 1.1 凸優化 1.2 全局最優化與局部最優化 2. Least-squares and linear ...
概念 1)凸優化:是指一種比較特殊的優化,是指求取最小值的目標函數為凸函數的一類優化問題。 2)兩個不等式: 兩個正數的算數平均值大於幾何平均值,即: 給定可逆矩陣Q,對於任意的向量x,y有: 3)凸集:集合C中任意兩個不同點的線段仍在集合C內,則稱集合S ...
原理 對於沒有約束限制的優化問題,可以每次僅更新函數中的一維,固定其他參數,迭代多次以達到求解優化函數的目的。 (W表示待求凸函數,α向量是待求解) 具體過程如下 舉例 求解問題 f(x 1,x 2) = 3x ...
1. 概述 \(\quad\)那么開始第二期,介紹凸錐和常見的集合,這期比較短(因為公式打得太累了),介紹凸集和凸錐與仿射集的意義在哪呢,為的就是將很多非凸集合轉化為凸集的手段,其中,又以凸包(包裹集合所有點的最小凸集)為最常用的手段,在細節一點,閉凸包(閉合的凸包)是更常用的手段。 2. 凸 ...
典型的凸優化問題 什么樣的問題是一個凸優化問題呢? \[\begin{aligned} & min \quad f_0(x) \\ & s.t. \quad f_i(x) \leq 0 \qquad i=1,...,m \\ & \qquad \ a_i^Tx ...
關於非凸優化的方法, https://blog.csdn.net/kebu12345678/article/details/54926287 提到,可以把非凸優化轉換為凸優化,通過修改一些條件。 非凸優化問題如何轉化為凸優化問題的方法:1)修改目標函數,使之轉化為凸函數2)拋棄一些約束條件,使新 ...
之前做特征選擇,實現過基於群智能算法進行最優化的搜索,看過一些群智能優化算法的論文,在此做一下總結。 在生活或者工作中存在各種各樣的最優化問題,比如每個企業和個人都要考慮的一個問題“在一定成本下,如何使利潤最大化”等。最優化方法是一種數學方法,它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素(的量 ...
1. 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最早最簡單,也是最為常用的最優化方法。梯度下降法實現簡單,當目標函數是凸函數時,梯度下降法的解是全局解。一般情況下,其解不保證是全局最優解,梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的優化思想是用當前位置負梯度方向作為搜索方向 ...