原文:最優化算法確定迭代步長【線搜索技術】

無約束問題最優化算法框架 step : 輸入優化函數,確定迭代起始點x ,容許誤差 epsilon step : step : 一 精確線搜索技術 之前介紹的黃金分割法就是一種精確線搜索技術 線搜索 黃金分割法 二 非精確線搜索技術 Armijo准則 算法: step : 給定beta屬於 , ,sigma 屬於 , . ,m step : 對於不等式 f x k betam dk lt f x ...

2020-08-05 17:14 0 646 推薦指數:

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最優化算法搜索-黃金分割(0.618)算法

使用條件 優化函數在搜索區間內為單峰函數 算法 算法類似於二分查找算法,能夠求單峰函數在搜索區間的極值 算法如下: \(step0:\) \(\qquad\)確定單峰函數\(f(x)\)的搜索區間\([a_0,b_0]\);容錯誤差\(\delta=a-b\), \(\epsilon=f ...

Tue Aug 04 23:45:00 CST 2020 0 778
最優化-一維搜索

精確一維搜索 試探法 精確一維搜索就是通過迭代取減少搜索區間 對於搜索區間[a, b] 在這個區間中找連個互不相同的試探點p1 p2獲取f(p1), f(p2), 設p1 < p2 若f(p1) < f(p2) 則丟棄區間 [p2, b] 若f(p1) >= f ...

Thu Dec 20 18:33:00 CST 2018 0 671
最優化之凸優化之Bregman算法

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 ...

Wed Dec 30 07:03:00 CST 2015 0 2905
Logistic回歸之基於最優化方法的最佳回歸系數確定

之前學習Java的時候,用過一個IDE叫做EditPlus,雖然他敲代碼的高亮等體驗度不及eclipse,但是打開軟件特別快捷,現在也用他讀python特別方便。 訓練算法::使用梯度上升找到最佳參數 之前看過吳恩達的視頻的同學們,聽得比較多的就是梯度下降算法,但是梯度上升算法 ...

Sat Sep 16 00:40:00 CST 2017 0 1242
[算法] 高級搜索算法迭代加深

前言 最開始搞 \(OI\) 的時候接觸了搜索算法,后面基本上沒有在練過了。若本文有誤,請在討論區指出。 本文例題鏈接 思想 假設一張圖, \(ans1\) 在很深的地方, \(ans2\) 離搜索樹的根節點最近,但是需要找到的答案為 \(ans3\) 。 首先考慮 \(DFS ...

Fri Feb 05 01:35:00 CST 2021 1 486
最優化算法動量法Momentum

動量法的結論: 1.動量方法主要是為了解決Hessian矩陣病態條件問題(直觀上講就是梯度高度敏感於參數空間的某些方向)的。 2.加速學習 3.一般將參數設為0.5,0.9,或者0.99,分別表示最大速度2倍,10倍,100倍於SGD的算法。 4.通過速度v,來積累了之間梯度指數級 ...

Thu Apr 02 02:43:00 CST 2020 0 1325
最優化算法4.0【信賴域方法】

思路:搜索最優化算法,一般是先確定迭代方向(下降方向),然后確定迭代步長; 信賴域方法直接求得迭代位移; 算法分析 第\(k\)次迭代確定迭代位移的問題為(信賴域子問題): \[min q_k(d)=g_k^Td+\frac{1}{2}d^TB_kd_k ...

Sat Aug 22 22:36:00 CST 2020 0 750
 
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