常用非線性優化算法總結
非線性最小二乘 定義：簡單的非線性最小二乘問題可以定義為 \[\min_{x} \frac{1}{2}||f(x)||^2_2 \] 其中自變量\(x \in R^n\),\(f(x)\)是任意的非線性函數，並設它的維度為\(m\),即\(f(x) \in R^m\). 對於一些 ...
原文：常見非線性優化算法總結（續）
常見的： .梯度下降：全批度下降，隨機梯度下降 SGD ，小批量梯度下降 batch SGD .牛頓法：優化函數的二階導數信息，海森矩陣求解困難，還有海森矩陣的逆。 .擬牛頓法：擬牛頓法的本質思想是改善牛頓法每次需要求解復雜的Hessian矩陣的逆矩陣的缺陷，它使用正定矩陣來近似Hessian矩陣的逆，從而簡化了運算的復雜度。 .共軛梯度法：共軛梯度法是介於梯度下降法 最速下降法 與牛頓法之間的一 ...
2018-01-07 13:26 0 2308 推薦指數：
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