1. 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是最早最簡單，也是最為常用的最優化方法。梯度下降法實現簡單，當目標函數是凸函數時，梯度下降法的解是全局解。一般情況下，其解不保證是全局最優解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的優化思想是用當前位置負梯度方向作為搜索方向 ...

本文介紹了Bregman迭代算法，Linearized Bregman算法（及在求解Basis Pursuit問題中的應用）和Split Bregman算法（及在求解圖像TV濾波問題中的應用）。 由於初學，加之水平有限，文中會有疏漏錯誤之處，希望大家批評指正賜教。 更新記錄 本文持續更新 ...

1 概覽 雖然梯度下降優化算法越來越受歡迎，但通常作為黑盒優化器使用，因此很難對其優點和缺點的進行實際的解釋。本文旨在讓讀者對不同的算法有直觀的認識，以幫助讀者使用這些算法。在本綜述中，我們介紹梯度下降的不同變形形式，總結這些算法面臨的挑戰，介紹最常用的優化算法，回顧並行和分布式架構，以及調研 ...

常見的： 1.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） 2.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。 3.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 ...

轉自：http://www.cnblogs.com/maybe2030/ 　　我們每個人都會在我們的生活或者工作中遇到各種各樣的最優化問題，比如每個企業和個人都要考慮的一個問題“在一定成本下，如何使利潤最大化”等。最優化方法是一種數學方法，它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素(的量)，以使某一 ...

最優化方法是一種數學方法，它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指標達到最優的一些學科的總稱。在學習機器學習的過程中我們發現，大部分的機器學習算法的本質都是建立優化模型，通過最優化方法對目標函數（或損失函數）進行優化，從而訓練出最好的模型。常見的最優化方法有梯度下降 ...

閱讀目錄 1. 梯度下降法（Gradient Descent） 2. 牛頓法和擬牛頓法（Newton's method & Quasi-Newton Methods） 3. 共軛梯度法（Conjugate Gradient） 4. 啟發式優化方法 ...

幾種常見的優化算法： 參考：https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532830.html 我們每個人都會在我們的生活或者工作中遇到各種各樣的最優化問題，比如每個企業和個人都要考慮的一個問題“在一定成本下，如何使利潤最大化”等。最優化方法 ...