原文:最優化方法課程總結三-- 最速下降法、牛頓法和線性共軛梯度法

故事繼續從選定方向的選定步長講起 首先是下降最快的方向 負梯度方向衍生出來的最速下降法 最速下降法 顧名思義,選擇最快下降。包含兩層意思:選擇下降最快的方向,在這一方向上尋找最好的步長。到達后在下一個點重復該步驟。定方向 選步長 前進... 優化問題的模型: min f x 其中 f 至少一階連續可微 令 g x triangledown f x , g k triangledown f x k ...

2021-12-29 20:47 0 850 推薦指數:

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常見的幾種最優化方法梯度下降法牛頓、擬牛頓共軛梯度等)

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 ...

Sun Sep 17 04:32:00 CST 2017 9 87965
優化方法總結梯度下降法牛頓、擬牛頓共軛梯度等等

概述 優化問題就是在給定限制條件下尋找目標函數\(f(\mathbf{x}),\mathbf{x}\in\mathbf{R}^{\mathbf{n}}\)的極值點。極值可以分為整體極值或局部極值,整體極值即函數的最大/最小值,局部極值就是函數在有限鄰域內的最大/最小值。通常都希望能求得函數的整體 ...

Thu Apr 06 08:18:00 CST 2017 0 4302
牛頓最速下降法

牛頓牛頓是求解非線性優化問題最有效的方法之一。DFP、BFGS、L-BFGS算法都是重要的擬牛頓。 求函數的根 對f(x)在Xn附近做一階泰勒展開 f(x)=f(Xn)+f’(Xn)(x-Xn) 假設Xn+1是該方程的根 那么就得到 Xn+1=Xn-f(Xn)/f ...

Sat Dec 23 23:23:00 CST 2017 0 3224
matlab 梯度最速下降法

norm(A,p)當A是向量時norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...

Fri Jun 05 17:13:00 CST 2020 0 753
最優化問題(牛頓梯度下降法

---恢復內容開始--- http://www.zhihu.com/question/19723347 引自知乎 牛頓是二階收斂,梯度下降是一階收斂, 所以牛頓就更快。如果更通俗地說的話,比如你想找一條最短的路徑走到一個盆地的最底部,梯度下降法每次只從你當前所處位置選一個 ...

Sun Sep 04 18:13:00 CST 2016 0 3368
梯度下降法牛頓總結與比較

機器學習的本質是建立優化模型,通過優化方法,不斷迭代參數向量,找到使目標函數最優的參數向量。最終建立模型 通常用到的優化方法梯度下降方法牛頓、擬牛頓等。這些優化方法的本質就是在更新參數。 一、梯度下降法   0、梯度下降的思想 ·    通過搜索方向和步長來對參數進行更新。其中搜索 ...

Wed May 09 03:36:00 CST 2018 3 10861
【原】手寫梯度下降《三》之 - 一階最速下降法

前言:最速下降法,在SLAM中,作為一種很重要求解位姿最優值的方法,缺點很明顯:迭代次數太多,盡管Newton(保留目標函數的二階項Hessian矩陣)改善了“迭代次數過多”這一缺點,但是Hessian矩陣規模龐大(參考:特征匹配點成百對),計算較為困難。Gaussian-Newton ...

Tue Nov 20 01:22:00 CST 2018 0 722
 
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