最優化算法3.2【擬牛頓法-BFGS算法】
特點 相較於： 最優化算法3【擬牛頓法1】 BFGS算法使用秩二矩陣校正hesse矩陣的近似矩陣\(B\),即： \[B_{k+1}=B_k+\alpha\mu_k\mu_k^T+\beta\nu_k\nu_k^T \] 算法分析 將函數在\(x_{k+1}\)處二階展開 ...
原文：最優化算法【牛頓法、擬牛頓法、BFGS算法】
一 牛頓法 對於優化函數 f x ，在 x 處泰勒展開， f x f x f x x x o Delta x 去其線性部分，忽略高階無窮小，令 f x 得： x x frac f x f x 得牛頓法迭代公式： x k x k frac f x k f x k 對於最優化問題 令導數等於零，得最優解，所以迭代公式為 x k x k frac nabla f x k frac partial f x ...
2020-07-31 21:24 0 562 推薦指數：
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