參考資料: 1,《精通MATLAB最優化計算(第2版)》作者:龔純 等 的 第9章 9.3 小節 L-M 法 2,《數值分析》 作者:Timothy Sauer 的 第4章 4.4節 非線性最小二 ...
Levenberg Marquardt又稱萊文伯格 馬誇特方法 Levenberg Marquardt algorithm 能提供數非線性最小化 局部最小 的數值解。 此算法能借由執行時修改參數達到結合高斯 牛頓算法以及梯度下降法的優點,並對兩者之不足作改善 比如高斯 牛頓算法之逆矩陣不存在或是初始值離局部極小值太遠 。 為什么現在的神經網絡訓練很少用到Levenberg Marquardt算法 ...
2018-12-24 20:18 0 844 推薦指數:
參考資料: 1,《精通MATLAB最優化計算(第2版)》作者:龔純 等 的 第9章 9.3 小節 L-M 法 2,《數值分析》 作者:Timothy Sauer 的 第4章 4.4節 非線性最小二 ...
高斯牛頓法: Levenberg–Marquardt方法: ...
上一篇博客中介紹的高斯牛頓算法可能會有J'*J為奇異矩陣的情況,這時高斯牛頓法穩定性較差,可能導致算法不收斂。比如當系數都為7或更大的時候,算法無法給出正確的結果。 Levenberg-Marquardt法一定程度上修正了這個問題。 計算迭代系數deltaX公式如下: 當lambda很小 ...
Levmar:Levenberg-Marquardt非線性最小二乘算法 eryar@163.com Abstract. Levmar is GPL native ANSI C implementations of the Levenberg-Marquardt optimization ...
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 ...
原文:http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何為梯度? 一般解釋: f(x)在x0的梯度:就是f(x)變化最快的方 ...
基於qt creator開發環境下的高斯曲線擬合實現過程: 空氣VOCs色譜圖得到的一系列離散數據,色譜峰處符號高斯分布,故采用高斯函數對其進行曲線擬合。開發環境為qt creator,擬合算法選用Levenberg-Marquardt,結果與origin擬合結果一致。Matlab中具有強大 ...
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) ...