最优化第26页

深度学习（三）：优化器

往往求解目标函数的最优解时，需要对函数进行进行最优化，因此会用到一些比较经典的优化器。

大家都要开心·2022-12-09 16:07

深度学习（四）：学习率

本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解。但是每一次更新参数利用多少误差，就需要通过一个参数来控制，这个参数就是学习率（Learningrate）,也称为步长。

大家都要开心·2022-12-09 16:30

【最优化笔记2】线性规划--理论准备部分(线性规划基本定理等）

线性规划（LP）就是由目标函数为决策变量的线性函数和约束条件为线性等式或线性不等式所组成的数学规划。文章目录1.线性规划的标准形式2.求解前的理论准备2.1基本可行解(1)定义(2)性质2.2线性规划基本定理(1)先行理论(2)线性规划基本定理1.线性规划的标准形式这里直接给出线性规划的矩阵标准形式，这是接下来讨论的基础。{mincTxs.t.Ax=b,x≥0(1)\begin{cases}min

飞今天也很开心·2022-12-09 16:52

【最优化笔记3】线性规划--求解方法（单纯形法及Matlab实现）

单纯形法是求解线性规划问题的一种通用的有效算法（必考点）。此篇博客以我的好友Cizeron总结为基础完成，特此表示感谢。目录1.前置概念2.基本思想3.算法步骤4.算例5.算法收敛性6.Matlab实现1.输入问题2.建立初始单纯形表3.迭代寻找最优解4.输出结果5.附录（代码总表）1.前置概念（1）约束方程的规范形式：{min f=cTxs.t. Ax=b,x≥0(1)\begin{cases}

飞今天也很开心·2022-12-09 16:51

最优化理论【第六章（次梯度算法）作业】

参考：https://bicmr.pku.edu.cn/~wenzw/optbook/pages/lasso_subgrad/demo.html如有错误或者不足之处，欢迎大家留言指正！

小龙呀·2022-12-09 13:10

（最优化理论与方法）第六章无约束优化算法-第二节：梯度类算法

文章目录一：梯度下降法（1）梯度下降法概述（2）梯度下降法求解步骤（3）Python实现（4）常见梯度下降算法A：全梯度下降算法（FGD）B：随机梯度下降算法（SGD）C：小批量梯度下降算法二：Barzilai-Borwein方法梯度类算法：梯度类算法本质是使用函数的一阶导数信息选取下降方向dkd^{k}dk，这其中最基本的算法是梯度下降法，也即直接选择负梯度作为下降方向dkd^{k}dk，此外还

快乐江湖·2022-12-09 13:34

最优化理论与方法2--算法篇

本部分记录一些最优化理论中的常见算法。1.无约束规划研究无约束优化问题，对研究各类优化问题都有重要意义。

Oxalate-c·2022-12-09 13:34

深度学习（四）分类

理想情况下的分类问题的解决模型是一个布尔函数，损失函数是分类错误的次数，这样的损失函数显然是不能用最优化方法求解的。不过它也可以用感知机和支持向量机来解决，本节不作介绍。

ZEKEGU1997·2022-12-09 09:39

05-梯度下降

梯度下降1、无约束最优化问题无约束最优化问题（unconstrainedoptimizationproblem）指的是从一个问题的所有可能的备选方案中，选择出依某种指标来说是最优的解决方案。

处女座_三月·2022-12-09 09:36

【三维重建】三维重建学习笔记（4）—— 三维重建基础与极几何

（可通过线性解法和非线性解法求解）最优化求解模型寻找\({{P}^{*}}\)，使得\(d(p,M{{P

Quentin_HIT·2022-12-09 09:58

相位恢复算法摘录

深入了解CDI，需要学习几何光学、傅里叶光学、泛函、最优化理论方面的东西。要做出些东西来，相当熟练的编程技能也是少不

weixin_30521649·2022-12-09 07:46

机器学习：Logistic回归

训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法，其中包括基本的梯度上升算法和一个改进的随机梯度上升法。基于l回归和s回归函数的分类我们想

zyf2589237189·2022-12-09 04:37

Logistic回归

目录什么是Logistic回归Logistic回归的一般过程基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类基于最优化方法的最佳回归系数确定梯度上升法读取数据Sigmoid函数使用梯度上升找到最佳参数普通梯度上升算法实现

铜制匠·2022-12-08 19:08

遗传算法详解附python代码实现

，附一个链接这个是我看过有关遗传算法讲解最详细的一篇https://blog.csdn.net/ha_ha_ha233/article/details/91364937什么是遗传算法遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法

weixin_45752264·2022-12-08 12:23

cs231n_lecture 3_损失函数和最优化

上一课讲到了图像识别面临的种种挑战：在计算机看到的数据和人眼理解的图像之间存在着一条鸿沟，提出了用data-driveen的方法进行识别，学习了kNN。在学习神经网络之前，我们要先学习线性分类器作为基础（buildingblock）。接上节课的线性分类器，假设一张图片x是32*32*3的，先reshape成一行，与各类的权重W（一个参数矩阵）相乘，在加上一个bias，得到判决为各类的分数，分值越高

ChuanjieZhu·2022-12-08 11:26

CS231n_Lecture3_图像分类（损失、优化函数）

感谢：https://marvae.github.io/archives/CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（中）CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（下）在本节课中：将损失函数比作了一个高维度的最优化地形

快乐成长吧·2022-12-08 11:24

【2017年cs231n学习笔记2】Lecture3 损失函数最优化

2.找到一个高效的方法来寻找使损失函数最小的W，（我们称其为最优化optimization）损失函数首先我们定义损失函数的一般形式：对于一个数据集Xi代表输入进入分类器的图像像素数据，Yi代表你希望得出的标签

EmpGro·2022-12-08 11:23

SGD、Momentum、 AdaGrad、Adam

这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。遗憾的是，神经网络的最优化问题非常难。为了找到最优参数，我们将参数的梯度（导数）作为了线索。

莱维贝贝、·2022-12-08 08:47

【转】 Levenberg-Marquardt 算法快速入门教程

blog.csdn.net/a383201241/article/details/46299861本文附的源程序是MATLAB代码，总共不到80行，实现了求雅克比矩阵的解析解，演示了Levenberg-Marquardt最优化迭代过程

雪吟花落·2022-12-08 07:15

Levenberg-Marquardt（列文伯格-马夸尔特）算法

什么是最优化？Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种。最优化是寻找使得函数值最小的参数向量。

圣书·2022-12-08 07:12

【无标题】

**顶级程序员进阶**（1）（2）（3）（4）（5）数值分析、数值计算方法（6）概率论（7）统计学（8）偏微分方程（9）相机标定（10）线性代数（11）最优化算法（12）矩阵论、矩阵分析（13）泛函数分析

董晨001·2022-12-08 02:19

Hopfield神经网络概述

利用这一特一性，Hopfield网络可完成些诸如最优化和联想记忆的功能。HopfieId网络分为离散型和连续型两种，都是对称互连网络（Wij=Wj

老实人小李·2022-12-08 00:39

最优化方法——QR Factorization

最优化方法——QRFactorization前言一、QR分解二、QR分解方法1.GSQR2.修正的GSQR3.Householder三、性能比较总结肝！

显然易证·2022-12-08 00:05

机器学习实战——Logistic回归

目录一.Logicstic回归的一般过程1.logicstic：2.sigmoid函数2.1：Logicstic回归：分类问题2.2Logicstic回归：极大似然法二.基于最优化方法的最佳回归系数确定

SUGA没有R·2022-12-07 17:49

机器学习回归算法——Logistic回归

其训练过程其实也就是一个调参过程，用详细的语言描述为：寻找最佳拟合参数，在这其中使用的是最优化算法。示例：从疝气病症预测病马的死亡率数据包含368个样本和28个特征。疝病是描述马胃肠痛的术语。

dangerouspeople_·2022-12-07 17:42

机器学习——logistic回归

机器学习——logistic回归基础概念分类问题与回归问题Sigmoid函数基于最优化方法的最佳回归系数确定问题引出极大似然估计梯度上升算法梯度下降算法代码实现总结Logistic回归算法，又叫做逻辑回归算法

摆脱咸鱼·2022-12-07 17:10

深度学习——SVM

目录一.SVM算法概念二.SVM算法原理1.寻找最大间隔2.目标函数3.松弛变量三.核函数一.SVM算法概念1.SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。

keoubaou～·2022-12-07 13:23

牛顿迭代法

原理是利用泰勒公式在处展开，且展开到一阶，即，求解，即，化简得：，因此获得迭代公式如下：2、最优化在最优化问题中，线性最优化可以用行法求解，但对于非线性最优化问题，牛顿法提供了一种求解的办法。

Goodness2020·2022-12-07 12:26

机器学习原理篇：基础数学理论 Ⅰ

线性变换4、特征值和特征向量5、奇异值分解（SVD）四、最后我想说一、前言机器学习的理论基础就是数学基础，里面的很多模型都是建立在数学公式上的，其中数学理论主要包括微积分、线性代数、概率论、数理统计以及最优化理论等等理论知识

-北天-·2022-12-07 11:27

IMU_tk 学习笔记

此方法不需要任何外界设备，利用局部小范围内重力不变的已知条件构造最优化问题，求解加速度计、陀螺仪的比例因子误差、零偏误差、以及交轴耦合误差。2.imu_tk原理？具体原理可以参

guange_Chen·2022-12-07 05:32

机器学习实战——logistic回归

目录一、Logistic回归介绍1.Logistic回归的一般过程2.Logistic回归的特点二、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类三、基于最优化方法的最佳回归系数确定1.梯度上升法2

weixin_46120403·2022-12-07 00:51

《机器学习实战》—— Logistic 回归

文章目录一、Logistic回归二、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类三、梯度上升算法四、基于最优化方法的最佳回归系数确定4.1查看数据的分布情况4.2训练算法：使用梯度上升找到最佳参数

LiaoNanan·2022-12-07 00:46

遗传算法的简介与应用详细过程

：遗传算法的简介与应用-子木的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/49055485写在前面遗传算法是通过大量备选解的变换、迭代和变异，在解空间中并行动态地进行全局搜索的最优化方法

子木呀·2022-12-06 22:15

最优化算法之遗传算法

最优化算法之遗传算法一、算法模型（1）编码方法（2）适应度函数（3）选择群体（4）交叉（5）变异二、基本原理1、编码1.1编码精度2、解码3、复制选择三、代码实现一、算法模型遗传算法(GeneticAlgorithm

兴涛·2022-12-06 22:15

机器学习：支持向量机

目录一、基于最大间隔分隔数据二、寻找最大间隔2.1分类器求解的最优化问题2.2SVM应用的一般框架三、SMO高效优化算法3.1Platt的SMO算法3.2应用简化版SMO算法处理小规模数据集四、利用完整

Laker 23·2022-12-06 20:17

（人工智能）线性/非线性规划问题求解

目录一、问题描述二、拉格朗日和KKT条件的最优化问题1、等式约束的优化2、不等式约束的优化三、利用拉格朗日手工求解问题四、利用拉格朗日编程求解问题五、实际问题描述——媒体组合案例六、使用Excle实现线性规划七

想减肥的混子·2022-12-06 14:47

深度学习入门学习笔记之——深度学习

1、加深网络关于神经网络，我们已经学了很多东西，比如构成神经网络的各种层、学习时的有效技巧、对图像特别有效的CNN、参数的最优化方法等，这些都是深度学习中的重要技术。

前丨尘忆·梦·2022-12-06 11:54

【深度学习】自编码器（AutoEncoder）

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据XXX本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出XRX^RXR。在时间序列异常检测场景下，异

赵孝正·2022-12-06 10:47

机器学习之Logistic回归简单实例

这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集，因此，logistic训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化方法.例如：在两个类的情况下，函数输出0或1，这个函数就是二值型分类器的

CHRN晨·2022-12-06 07:58

机器学习（五）logistic回归

目录1.Logistic回归概述1.1Sigmoid函数1.2基于最优化方法的最佳回归系数确定1.2.1极大似然估计1.2.2梯度上升法1.2.3梯度下降算法2.Logistic实例分析2.1准备数据2.2

Ag11·2022-12-06 07:51

深度学习---确保每次训练结果一致的方法

在神经网络中，最常见的随机性包含以下几个地方：初始化的随机性，比如权值正则化的随机性，比如dropout层的随机性，比如词嵌入最优化的随机性，比如随机优化解决方案：设置随机数字生成器的种子1）设置Torch

L888666Q·2022-12-06 07:20

机器学习——Logistic回归

目录一、Logistic基本概念1.1Logistic回归1.2Logistic分布1.3基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类二、基于最优化方法的最佳回归系数确定2.1极大似然估计2.2梯度上升法

装进了牛奶箱中·2022-12-05 22:49

【学习笔记-1】- 非线性规划的最优性一阶/二阶必要条件之例题（12道）

学习目的：应对博士申请考核中《最优化理论与算法》的考试。

阿尔法狒·2022-12-05 21:08

最优化的非线性例子集中

上面的例子，是非线性的，是二次规划，但不知道是不是凸二次规划。问题是怎么判断，通过hessianmatrix？因为线性的函数是凸函数，因此约束不用证明了，只要证明目标函数是不是凸函数就OK，那怎么证明呢？看链接https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/78895869里面有比较详细的介绍。二次规划，有专有的名称，就做QP（Quadratic

ninekwll0791·2022-12-05 21:37

非线性规划问题求解（举例）

1.概述非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。

m0_57053955·2022-12-05 21:31

醉自然语文名师工作室第一次活动反思：原来应该这样做

老大的“三打法”改作文，解释起来很简单——细节最优化，个性突出化，亮点

储能·2022-12-05 17:33

最优化理论笔记及期末复习（《数值最优化》——高立）

目录一、预备知识二、无约束最优化方法的基本结构三、凸集和凸函数四、负梯度方法和Newton型方法五、共轭梯度法六、约束最优化问题的最优性理论七、罚函数方法八、期末复习8.1知识点复习8.2习题复习8.3

卡拉比丘流形·2022-12-05 16:22

机器学习（上）-如何对模型超参数进行调参

（本质就是最优化的内容）一般算法无非就是：梯度下降法、牛顿法等无约束优化算法或者约束优化算法。②对超参数进行调参

꧁ᝰ苏苏ᝰ꧂·2022-12-05 13:27

线性与非线性规划——单纯形法python实现

线性与非线性规划——单纯形法python实现单纯形法原理及python实现，时间：2022/1/11 本文不对单纯形方法进行讲解，若有需要请参照《最优化理论与算法第二版》（陈宝林著），或参照下方链接了解单纯形的基本概念简单易懂的单纯形法理解

alzer12·2022-12-05 12:33

最优化方法解决计算机算法问题,最优化问题求解之：遗传算法

遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各个主要执行步骤。例：求下述二元函数的最大值：(1)个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量x1,x2编码为一种符号串。本题中，用无符号二进制整数来表示。因x1,x2为0~7之间的整数，所以分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型

陈六六的成长笔记·2022-12-05 11:18

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