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 ...
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:
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 ...
引言 拉格朗日乘子法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🐕) 拉格朗日乘子法 簡介 拉格朗日乘子法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 ...
增廣拉格朗日乘子法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 朴素拉格朗日乘子法的解決方案是: L(X ...
轉載自:增廣拉格朗日乘子法(Augmented Lagrange Method) 增廣拉格朗日乘子法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 ...
拉格朗日乘子法 - 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 ...
拉格朗日乘子法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 ...
參考鏈接: 拉格朗日乘子法和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. 拉格朗日乘子法與KKT條件 2. SVM 為什么要從原始問題變為對偶問題來求解 1. ...
拉格朗日乘子法 (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法和KKT條件的原理 ...