Levenberg-Marquardt迭代（LM算法）-改進Guass-Newton法
1、前言 a、對於工程問題，一般描述為：從一些測量值（觀測量）x 中估計參數 p？即x = f(p) ...
原文：Levenberg-Marquardt優化算法以及基於LM的BP-ANN
一.LM最優化算法 最優化是尋找使得目標函數有最大或最小值的的參數向量。根據求導數的方法，可分為 大類。 若f具有解析函數形式，知道x后求導數速度快。 使用數值差分來求導數。根據使用模型不同，分為非約束最優化 約束最優化 最小二乘最優化。Levenberg Marquardt算法是最優化算法中的一種。 Levenberg Marquardt算法是使用最廣泛的非線性最小二乘算法 用模型函數 f 對待 ...
2014-10-18 22:22 0 6150 推薦指數：
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