次梯度方法
次梯度方法 次梯度方法(subgradient method)是傳統的梯度下降方法的拓展，用來處理不可導的凸函數。它的優勢是比傳統方法處理問題范圍大，劣勢是算法收斂速度慢。但是，由於它對不可導函數有很好的處理方法，所以學習它還是很有必要的。 次梯度（subgradient） 1. ...
原文：次梯度算法小實例
在上一篇博客中，我們介紹了次梯度，本篇博客，我們將用它來求解優化問題。 優化目標函數： min frac Ax b mu x 已知 A, b ，設定一個 mu 值，此優化問題表示用數據矩陣 A 的列向量的線性組合去擬合目標向量 b ，並且解向量 x 需要盡量稀疏 因為L 范數限制 。 目標函數的次梯度 g 為： 次梯度迭代算法： x k x k frac alpha g sqrt g Tg ，下面 ...
2020-06-13 19:20 0 980 推薦指數：
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