計算步驟如下: 圖片來自《視覺slam十四講》6.2.2節。 下面使用書中的練習y=exp(a*x^2+b*x+c)+w這個模型驗證一下,其中w為噪聲,a、b、c為待解算系數。 代碼如下: ...
計算步驟如下: 下面使用書中的練習y exp a x b x c w這個模型驗證一下,其中w為噪聲,a b c為待解算系數。 代碼如下: 迭代結果,其中散點為帶噪聲數據,紅線為原始模型,綠線為解算模型 ...
2020-09-10 14:42 0 508 推薦指數:
計算步驟如下: 圖片來自《視覺slam十四講》6.2.2節。 下面使用書中的練習y=exp(a*x^2+b*x+c)+w這個模型驗證一下,其中w為噪聲,a、b、c為待解算系數。 代碼如下: ...
注意修改原函數,一階偏導函數,二階偏導函 ...
1、寫在最前: 在此只是簡單在應用層面說明一下相關算法,嚴謹的數學知識,請大家參考最下面參考書目,后期有精力會進行細化,先占個坑。 2、基本知識: 泰勒展開式為: \[\begin{al ...
使用阻尼牛頓法求解: 利用Amijio非精確線搜索 初始點x0=[0,0]',經條件1e-6或n=2000 代碼: %建立NTtest.m文件 clear all clc x0=[0,0]'; fun=@(x)100*(x(1)^2-x(2))^2+(x ...
一、牛頓法 對於優化函數\(f(x)\),在\(x_0\)處泰勒展開, \[f(x)=f(x_0)+f^{'}(x_0)(x-x_0)+o(\Delta x) \] 去其線性部分,忽略高階無窮小,令\(f(x) = 0\)得: \[x=x_0-\frac{f(x_0)}{f ...
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(或某些)指標達到最優的一些學科的總稱。隨着學習的深入,博主越來越發現最優化方法 ...
求最優估計$x^{*}$,使得誤差(殘差)向量的$\epsilon=f(x^{*})-z$的平方和$S(x)=\epsilon^{T}\epsilon$最小,即求 \begin{equation}x^{*}=\arg\min_{x}\epsilon^{T}\epsilon=\arg ...
這是對之前的Momentum的一種改進,大概思路就是,先對參數進行估計,然后使用估計后的參數來計算誤差 具體實現: 需要:學習速率 ϵ, 初始參數 θ, 初始速率v, 動量衰減參數α每步迭代過程: ...