数值优化

机器人中的数值优化（十二）——带约束优化问题简介、LP线性规划

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-04 17:29

机器人中的数值优化（七）——修正阻尼牛顿法

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-04 17:57

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-无梯度优化（Derivative-Free Optimization）...

数值优化（NumericalOptimization）学习系列-无梯度优化（Derivative-FreeOptimization）2015年12月27日18:51:19下一步阅读数4357更多分类专栏
weixin_30853329·2023-09-03 01:27

机器人中的数值优化（三）—— 无约束最优化方法基础、线搜索准则

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慕羽★·2023-09-03 01:56

机器人中的数值优化（五）——信赖域方法

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慕羽★·2023-09-03 01:25

机器人中的数值优化（六）—— 线搜索最速下降法

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慕羽★·2023-09-03 01:24

【数值计算方法】导论

1.数值代数a.线性代数方程组求解（等价变换）b.矩阵特征值特征向量（相似变换）c.二次型（合同变换）2.数值逼近a.插值b.曲线拟合c.数值积分d.数值微分e.迭代法f.近似求解常微分方程3.数值优化
QomolangmaH·2023-09-01 05:14

基于虚拟力算法求解无线网络传感优化问题的Matlab实现

传感覆盖优化问题通常可以用一个最小化目标函数来描述，然后通过近似算法或数值优化方法求出目标函数的最优解。本文将介绍一种基于虚拟力算法的无线网络传感覆盖优化问题的Matlab实现。
2301_78484069·2023-07-23 00:21

数值优化-第一课基础知识

引言本专题是厦门大学2020年春季数值优化课的笔记，授课老师是黄文老师。老师履历丰富，年轻帅气，因此在数院很受欢迎（老师看到请打钱）。
Weyman_Daisy·2023-07-22 14:18

高等数学与Python

在职业经历中信号处理要用数学中的微积分和线性代数，深度学习中要用到高等数学中的线代、微积分，概率统计、数值优化等，3D打印运动学中也要用到线性代数和微积分等。
专注&突破·2023-07-17 05:10

淘宝猜价格中的数值优化：二次01规划退化成01线性规划

目标问题及运用场景重拾数值优化学习的契机：淘宝猜价格，当我用图像和爬虫将相关商品的价格预估出来后，如何选择一件或多件商品使得被选中商品的总价格接近目标价格呢？
_唯欣主义·2023-07-14 13:12

机器人中的数值优化（二）—— 凸函数的性质

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慕羽★·2023-04-20 19:53

数值优化和几何优化（密度泛函理论）

1数值优化为了能够在实际操作中实现数值收敛的DFT计算，我们需要借助于一些数值优化方法，来有效处理具有多个自由度的问题。如同理解倒易空间一样，充分理解优化的核心概念对有效进行DFT计算十分重要。
卑鄙者的通行证·2023-04-09 23:35

Introduction and Motivation

我们通过使用数值优化方法从可用数据中学习，目的是使模型在未用于训练的数据上表现良好（至少）有三种不同的方式来看待向量（数据）：向量是一个数字数组（计算
༄༊心灵骇客༣·2023-04-09 20:03

机器人中的数值优化（一）—— 数学优化、凸集合与凸函数

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慕羽★·2023-04-09 06:37

【优化求解】粒子群算法的多目标优化matlab源码

一、简介粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家JamesKennedy和电气工程师RussellEberhart于1995年提出。
Matlab科研辅导帮·2023-04-02 21:23

最优算法求解化

这些算法通常用于数值优化，也就是在数学模型中找到使目标函数取得最优值的变量值。最优化算法在很多领域都有广泛应用，如机器学习、经济学、工程学、运筹学等
华创资源·2023-04-02 00:21

从零搭建行业知识图谱及应用（一）

1、知识图谱背景介绍随着数据红利的消耗，前期由少部分数据能够驱动的计算智能（数值优化、数值模拟等）到感知智能（语音识别、意图识别、图像识别等）已经不能够满足企业的需求，知识图谱所代
ioiogoo·2023-03-09 09:34

el-select 多选取值_数值优化|笔记整理（3）——线搜索中的步长选取方法，线性共轭梯度法...

上一节笔记传送门：学弱猹：数值优化|笔记整理（2）——线搜索：步长选取条件的收敛性zhuanlan.zhihu.com————————————————————————————————————大家好！
weixin_39567046·2023-02-02 10:41

线性共轭梯度法python_数值优化|笔记整理（3）——线搜索中的步长选取方法，线性共轭梯度法...

上一节笔记传送门：学弱猹：数值优化|笔记整理(2)——线搜索：步长选取条件的收敛性zhuanlan.zhihu.com————————————————————————————————————大家好！
weixin_39589241·2023-02-02 10:41

优化算法详解

文章目录1、机器学习要求解的数学模型2、最优化算法2.1分类2.2通用的优化框架3公式解3.1费马定理3.2拉格朗日乘数法3.3KKT条件4数值优化算法4.1梯度下降法4.1.1SGD、BGD、MBGD
望百川归海·2023-02-01 19:30

机器人中的数值优化之最速下降法

本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1迭代方向2步长的选择3Armijocondition4非精确线搜索的优势1迭代方向梯度方向是函数上升最快的方向，而负梯度方向则是函数下降最快的方向，因此最速下降法就是以负梯度方向为迭代方向
无意2121·2023-01-31 07:57

机器人中的数值优化之修正阻尼牛顿法

本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1Newton'sMethod2PraticalNewton'sMethod1Newton'sMethod当我们引入函数的二阶信息就考虑到了curvatureinfo
无意2121·2023-01-31 07:57

数值优化之凸函数

目录1、凸函数的性质2、凸函数的性质1、凸函数的性质凸函数最重要的性质是Jensen不等式。若能取到等号则为凸函数，取不到等号为严格凸函数。若不等号相反，则为凹函数。函数上方的区域称为上方图，“凸函数”与“上方图是凸集”是充要条件。凸函数的任意α下水平集都是凸集。而某个函数的下水平集都是凸集，但这个函数却不一定是凸函数。拟凸函数的和不一定是拟凸的，凸函数的和一定是凸的，可见凸的性质比较容易保留。为
散装白酒·2023-01-28 08:25

《机器人中的数值优化》|数值优化之高阶函数性质

目录1、High-OrderInfoofFunctions2、矩阵和向量微分规则与表格3、一些有用的性质1、High-OrderInfoofFunctions其中若函数光滑，则Hessian矩阵是对称矩阵。在0点处的近似：泰勒展开拓展概念，设将f(x)为维度从n维到m维的映射，则有Jacobian矩阵：2、矩阵和向量微分规则与表格3、一些有用的性质规则可以参考wikipedia网站：MATRIXC
散装白酒·2023-01-28 08:25

常用的优化理论类型介绍

写完再整理文章目录系列文章目录前言一、常用优化的概念1.凸优化与非凸优化2.建立优化问题一般思想二、常用的优化方法1.代价评分函数优化2.梯度下降优化原理3.QP（二次规划）的优化理论4.EM最大期望值优化5.词袋优化6.数值优化总结前言认知有限
盒子君~·2023-01-21 08:41

数值优化之凸函数

本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1凸函数的性质2凸函数的性质1凸函数的性质凸函数最重要的性质就是Jensen'sinequality,也就是琴生不等式。
无意2121·2023-01-20 08:47

计算机视觉大型攻略 —— 程序猿数学(2) 数值优化（二）最小二乘问题

计算机视觉和机器学习里面有大量的最小二乘问题，例如相机校正，视觉里程计，vSLAM等。最小二乘问题可以认为是无约束非线性优化的一个特例。可以使用一般化的方法求解，然而由于他的形式的特殊性，可以采用一些性能更好的算法。更多一般性方法可以参考这篇文章：无约束非线性优化算法参考：[1]NumericalOptimization.Nocedal,Jorge,Wright,S.[2]Computervisi
linusyue·2023-01-14 15:49

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-计算导数（Calculating Derivatives）

概述最优化问题中很多算法，包括非线性最优化、非线性等式等都需要计算导数。简单函数可以直接进行人工计算或者编码实现，对于复杂的情况，需要寻找一些方法进行计算或者近似。本节主要内容包括1.常见导数求解方法2.有限差分方法3.自动微分方法4.总结常见导数求解方法有限差分方法（FiniteDifferencing）根据导数的定义，导数表示函数在给定点x处，给定无限小的涉动后函数值的改动。因此我们可以根据定
下一步·2023-01-14 10:40

数值优化-信赖域方法

信赖域方法除了之前讲过的线搜索方法，信赖域方法（trustregion）也是数值优化中的一类重要的方法。
Serendipity-Wu·2023-01-13 23:14

l bfgs算法java代码_数值优化：理解L-BFGS算法

数值优化是许多机器学习算法的核心。一旦你确定用什么模型，并且准备好了数据集，剩下的工作就是训练了。估计模型的参
曾是一片绿叶·2023-01-06 20:00

l bfgs算法java代码_理解L-BFGS算法

理解L-BFGS算法Mar30,2015#数值优化#无约束最优化L-BFGS(Limited-MemoryBFGS)是BFGS算法在受限内存时的一种近似算法，而BFGS是数学优化中一种无约束最优化算法。
weixin_39531761·2023-01-06 20:30

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-大规模无约束最优化（Large-Scale Unconstrained Optimization）

概述当最优化问题参数个数增加，求解问题所需要的时间和空间复杂度会增加。计算时间和空间是一个权衡，只需要存储一阶梯度时，时间复杂度可能为超线性；如果利用Hessian矩阵可以达到二次收敛，但是需要o(n2)的空间复杂度。另外对于拟牛顿算法所得到的Hessian矩阵式稠密的，不能利用到稀疏矩阵的一些性质。针对以上问题本小节给出求解大规模无约束最优化问题的一些思路，主要内容包括非精确牛顿方法基于有限内存
下一步·2023-01-06 20:24

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-拟牛顿方法（Quasi-Newton）

概述拟牛顿方法类似于最速下降法，在每一步迭代过程中仅仅利用梯度信息，但是通过度量梯度之间的变化，能够产生超线性的收敛效果。本节主要学习一下知识点：1.拟牛顿方程推导2.几个常见的拟牛顿方法3.拟牛顿方法的收敛性拟牛顿方程拟牛顿方法既有线搜索的影子也有牛顿方法的思想，下面从两个角度分别介绍拟牛顿方程，即在拟牛顿方法中要遵循的一个原则。线搜索角度假设在第K步迭代过程中，对点xk进行建模mk(p)=fk
下一步·2023-01-06 20:23

攻击样本生成算法之 L -BFGS（实质上是优化算法的合理实现）

数值优化是许多机器学习算法的核
阿喵酱紫糖·2023-01-06 20:51

数值优化——简介及无约束优化基础

1、优化问题的基本格式其中，满足约束条件的点的集合称之为可行域2、优化问题的分类A、从变量的角度连续优化：可行集通常是无限的离散优化：变量是整数集合B、从约束的角度约束优化和无约束优化C、从解的角度局部优化和全局优化（对于凸优化问题，局部解和全局解等价；但是普遍情况下很难找到一个优化问题的全局最优解）凸集：凸函数：当上式的不等号严格成立时，称之为严格凸函数.3、无约束优化的基础问题描述：解的分类：
Full ofstarsl·2023-01-04 20:45

数值优化之基本概念

目录0前言1推荐书单2优化问题的基本范式3数值优化在机器人领域的应用0前言几乎所有的机器学习算法最后都归结为求解最优化问题，以达到我们想让算法达到的目标。
汽水啤酒花儿·2023-01-04 20:40

机器人中的数值优化|【一】数值优化基础

数值优化基础凸集ConvexSets凸集的定义令X是线性空间。
影子鱼Alexios·2023-01-04 13:19

【第三方库安装】win10,anaconda虚拟环境下安装dlib及dlib介绍

它包含用于处理网络，线程，图形用户界面，数据结构，线性代数，机器学习，图像处理，数据挖掘，XML和文本解析，数值优化，贝叶斯网络以及
夏天｜여름이다·2022-12-28 20:12

Torch教程(1)-Tensor

核心特征的总结：1.一个强大的n维数组2.很多实现索引，切片，移调transposing的例程3.惊人的通过LuaJIT的C接口4.线性代数例程5.神经网络，并基于能量的模型6.数值优化例程7.快速高效的
南有乔木NTU·2022-12-13 13:23

Apollo_路径优化

与之前EM规划和Lattice规划不同，Apollo5.0版本使用的路径规划，更加的灵活方便，原因主要是采用了数值优化的思想，通过边界约束等，保证了密集障碍物场景的灵活性。
牛仔很忙^·2022-12-09 15:01

决策规划算法四：Piecewise Jerk Path Optimizer

如下图所示，决策算法开辟凸空间后，路径规划算法用数值优化的方法搜索出一条最优路径，即将问题转化为二次规划的问题，采用二次规划的求解器进行求解。
肥嘟嘟的左卫门·2022-12-09 15:29

一种用于全局数值优化的适应度-距离平衡的新型随机分形搜索优化算法（Matlab代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述
荔枝科研社·2022-12-07 21:10

演化计算笔记

遗传算法：（传统过程）一、解空间确定二、编码：二进制编码、实数向量编码三、初始化四、计算适应度值五、父体选择：轮盘赌六、遗传算子：杂交、变异技术细节：一、编码：（用自然的方式编码）数值优化时二进制好，TSP
lan_cyl·2022-12-04 13:09

数值微分计算方法——《数值计算方法》

系列总目录第一章误差序列实验第二章非线性方程f(x)=0求根的数值方法第三章CAD模型旋转和AX=B的数值方法第四章插值与多项式逼近的数值计算方法第五章曲线拟合的数值方法第六章数值微分计算方法第七章数值积分计算方法第八章数值优化方法第六章一
Dropdrag·2022-12-01 11:35

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——线性回归与逻辑回归（看完就全懂了）

人工智能全栈学习系列课程三、线性回归四、逻辑回归(logisticregression)KL距离：散度上采样和下采样模型评测准确率和召回率ROC和AUC（一般在0.7~0.85）正则优化：正则项标准化数值优化贝叶斯公式扩展
一拳Marx·2022-11-29 07:03

曲线拟合的数值方法——《数值计算方法》

系列总目录第一章误差序列实验第二章非线性方程f(x)=0求根的数值方法第三章CAD模型旋转和AX=B的数值方法第四章插值与多项式逼近的数值计算方法第五章曲线拟合的数值方法第六章数值微分计算方法第七章数值积分计算方法第八章数值优化方法第五章一
Dropdrag·2022-11-20 21:22

插值与多项式逼近的数值计算方法——《数值计算方法》

系列总目录第一章误差序列实验第二章非线性方程f(x)=0求根的数值方法第三章CAD模型旋转和AX=B的数值方法第四章插值与多项式逼近的数值计算方法第五章曲线拟合的数值方法第六章数值微分计算方法第七章数值积分计算方法第八章数值优化方法第四章一
Dropdrag·2022-11-20 21:21

解析法求线性回归的最小二乘估计

我们希望学习一个最优的线性回归的模型参数w\pmbwww，使用经验风险最小化（也叫最小二乘法）来进行参数估计有两种方法可以求解参数：解析法和数值优化法，在此我们只描述解析法的求解风险函数：R(w)=12
默_silence·2022-11-20 20:59

Making a Difference to Differential Evolution

它们已成功地应用于许多真实世界的数值优化问题。社区搜索(NeighborhoodSearch)是支撑EP的主要策略，目前已经对不同的NS操作符(高斯随机数和柯西随机数)的特征进行了分析。
身影王座·2022-11-14 09:45
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