無約束優化方法(梯度法-牛頓法-BFGS- L-BFGS）
本文講解的是無約束優化中幾個常見的基於梯度的方法，主要有梯度下降與牛頓方法、BFGS 與 L-BFGS 算法。 梯度下降法是基於目標函數梯度的，算法的收斂速度是線性的，並且當問題是病態時或者問題規模較大時，收斂速度尤其慢（幾乎不適用）； 牛頓法是基於目標函數的二階導數（Hesse 矩陣 ...
原文：凸優化之無約束優化（一維搜索方法：二分法、牛頓法、割線法）
二分法 一階導 二分法是利用目標函數的一階導數來連續壓縮區間的方法，因此這里除了要求 f 在 a ,b 為單峰函數外，還要去 f x 連續可微。 確定初始區間的中點 x a b 。然后計算 f x 在 x 處的一階導數 f x ， 如果 f x gt , 說明極小點位於 x 的左側，也就是所，極小點所在的區間壓縮為 a ,x 反之，如果 f x lt ，說明極小點位於x 的右側，極小點所在的區間 ...
2016-12-03 18:15 0 1453 推薦指數：
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