信賴域策略優化(Trust Region Policy Optimization, TRPO) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 這篇博文是John S., Sergey L., Pieter A., Michael J. ...
思路:線搜索最優化算法,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 d TB kd k s.t. quad d leq Delta k 其中 Delta k 為信賴域半徑 對於求得的迭代位移,實際下降量: Delta f k f x k f x k d ...
2020-08-22 14:36 0 750 推薦指數:
信賴域策略優化(Trust Region Policy Optimization, TRPO) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 這篇博文是John S., Sergey L., Pieter A., Michael J. ...
一、線性回歸 一般的,線性回歸模型表示為 \[h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x_1+...+\theta_nx_n=\sum_{i=0}^{n}\theta_ ...
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 ...
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 ...
1. 關於全局最優化求解 全局最優化是一個非常復雜的問題,目前還沒有一個通用的辦法可以對任意復雜函數求解全局最優值。上一篇文章講解了一個求解局部極小值的方法——梯度下降法。這種方法對於求解精度不高的情況是實用的,可以用局部極小值近似替代全局最小值點。但是當要求精確求解全局最小值時,梯度下降 ...
本篇用到的數據,鏈接:https://pan.baidu.com/s/1DVr3Ke7jfz3dQzXwz4BjGg 提取碼:v8fo ...
特點:具有超線性收斂速度,只需要計算梯度,避免計算二階導數 算法步驟 \(step0:\) 給定初始值\(x_0\),容許誤差\(\epsilon\) \(step1:\) 計算梯度\(g_k=\nabla f(x_k)\),if \(norm(g_k)<=\epsilon ...
之前做特征選擇,實現過基於群智能算法進行最優化的搜索,看過一些群智能優化算法的論文,在此做一下總結。 在生活或者工作中存在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 ...