原文:對偶上升法到增廣拉格朗日乘子法到ADMM

對偶上升法 增廣拉格朗日乘子法 ADMM 交替方向乘子法 Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM 是一種解決可分解凸優化問題的簡單方法,尤其在解決大規模問題上卓有成效,利用ADMM算法可以將原問題的目標函數等價的分解成若干個可求解的子問題,然后並行求解每一個子問題,最后協調子問題的解得到原問題的全局解,適用於大規模分布式優化問題。 Lass ...

2018-12-06 11:50 0 1781 推薦指數:

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拉格朗日乘子對偶問題

主問題 (primal problem) 具有 \(m\) 個等式約束和 \(n\) 個不等式約束,且可行域 \(\mathbb{D} \subset \mathbb{R}^d\)的非空優化問題 ...

Mon Oct 23 01:35:00 CST 2017 0 1607
拉格朗日乘子對偶問題分析

引言 拉格朗日乘子和原始問題與對偶問題的轉換,最近總被人提到,我對網上的教程和書上的知識進行學習,嘗試從公式上進行理解,對於幾何中的理解稍微會接觸到,簡單做下筆記以防自己遺漏(防peach🐕) 拉格朗日乘子 簡介 拉格朗日乘子是用來求解帶約束條件的最優化的問題的方法,分為帶等式約束 ...

Thu Apr 16 00:00:00 CST 2020 0 1339
增廣拉格朗日乘子(Augmented Lagrange Method)

增廣拉格朗日乘子的作用是用來解決等式約束下的優化問題, 假定需要求解的問題如下:     minimize   f(X)     s.t.:     h(X)=0 其中,f:Rn->R; h:Rn->Rm 朴素拉格朗日乘子的解決方案是:     L(X ...

Thu Oct 27 00:12:00 CST 2016 0 13054
增廣拉格朗日乘子(Augmented Lagrange Method)

轉載自:增廣拉格朗日乘子(Augmented Lagrange Method) 增廣拉格朗日乘子的作用是用來解決等式約束下的優化問題, 假定需要求解的問題如下:     minimize   f(X)     s.t.:     h(X)=0 其中,f:Rn->R; h ...

Wed Jun 07 18:57:00 CST 2017 0 15107
拉格朗日乘子 - KKT條件 - 對偶問題

拉格朗日乘子 - KKT條件 - 對偶問題 支持向量機 (一): 線性可分類 svm 支持向量機 (二): 軟間隔 svm 與 核函數 支持向量機 (三): 優化方法與支持向量回歸 接下來准備寫支持向量機,然而支持向量機和其他算法相比牽涉較多的數學知識,其中首當其沖的就是標題 ...

Sun May 05 03:22:00 CST 2019 3 4649
拉格朗日乘子

拉格朗日乘子最小值轉化為對偶函數最大值問題在SVM部分有很重要的作用,今天詳細聽了鄒博老師凸優化課程關於這部分的講解,做一個小小的總結。 一、知識鋪墊 1. 保凸算子 凸函數的非負加權和 : 凸函數與仿射函數的復合: 凸函數的逐點最大值、逐點上確界: 第一個和第二個直接使用定義 ...

Sat Nov 19 08:07:00 CST 2016 0 3399
拉格朗日乘子與KKT條件 && SVM中為什么要用對偶問題

參考鏈接: 拉格朗日乘子和KKT條件 SVM為什么要從原始問題變為對偶問題來求解 為什么要用對偶問題 寫在SVM之前——凸優化與對偶問題 1. 拉格朗日乘子與KKT條件 2. SVM 為什么要從原始問題變為對偶問題來求解 1. ...

Sat Mar 23 03:48:00 CST 2019 0 1124
拉格朗日乘子

拉格朗日乘子 (Lagrange multipliers)是一種尋找多元函數在一組約束下的極值的方法.通過引入拉格朗日乘子,可將有 d 個變量與 k 個約束條件的最優化問題轉化為具有 d + k 個變量的無約束優化問題求解。本文希望通過一個直觀簡單的例子盡力解釋拉格朗日乘子和KKT條件的原理 ...

Sun Nov 25 01:02:00 CST 2018 0 1426
 
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