最速下降法

非精线搜索步长规则Armijo规则&Goldstein规则&Wolfe规则

如最速下降法，拟牛顿法这些常用的优化算法等，其中的线搜索步骤通常使用Armijo规则、Goldstein规则或Wolfe规则等。
Nie_Xun·2024-02-04 09:53

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f(x)的误差和E(θ)函数，可以变成通用的函数形式，从而E(θ)只需要关注其参数θ0,θ1...的不同，而找到其最小值1.4调整参数θ0，θ1...，试图找到f(x)的误差和函数E(θ)的最小
奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归，和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值

目录1什么是回归分析1.1什么是线性回归1.2非线性回归2数据和判断方法2.1原始数据2.2判断方法：最小二乘法3关于线性回归的实测3.1用直线模拟3.2怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢？3.2.1判断标准3.2.2最小二乘法3.2.3高维度数据3.3用python来算下?（暂缺，用plot画图?）4关于误差和E(θ)=1/2*(f(xi)-yi)^2这个函数本身4.0注意新手错误4.1E(θ)这个
奔跑的犀牛先生·2024-01-23 09:36

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (I - 原理与算法)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell’sDogLegMethod(I-原理与算法)文章目录I.前言II.线搜索类型和信赖域类型1.线搜索类型——最速下降法2.信赖域类型3.柯西点
wzf@robotics_notes·2024-01-22 15:52

二维泊松方程求解-SIP-最速下降法-共轭梯度

1.直接解法：LU分解在前面的内容中曾经提到，使用有限差分或有限体积法通过隐式离散得到的求解形式，其中为系数矩阵。在一定条件下，能够通过因式分解为，其中为下三角矩阵，为上三角矩阵。这样的分解方式在高斯消元中十分有用，对的求解可分为以下两步2.迭代法：incompleteLUdecomposition如果存在一个与近似的矩阵，对做LU分解，我们把这样的步骤称为的不完全LU分解，ILU，即其中为小量。
CFD_Tyro·2024-01-14 20:23

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

文章目录最速下降法示例牛顿法阻尼牛顿法示例最小二乘问题最速下降法最速下降法（SteepestDescentMethod）是一种基于负梯度方向进行迭代的最优化算法，用于寻找一个函数的最小值。
撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

最优化共轭梯度法matlab代码实现

FR共轭梯度法实际上是利用梯度和上一次的搜索方向来构造本次搜索方向：dk=-gk+βk-1dk-1即：用上一次的搜索方向修正最速下降法的负梯度方向，不仅避免了锯齿现象，与牛顿法相比也节约了计算量。
deer(écho)·2023-12-30 03:03

算法最优化 - 最速下降法

Question：什么是最速下降法？最速下降法的步骤是什么？最速下降法是不是一定能最快搜索到最优解？如果是，请阐述原因；如果不是，请说明什么情况下不能，可以采用什么方法最高效，为什么？
UCAS_sqs·2023-12-24 23:32

无约束优化问题求解（3）：共轭梯度法

目录4.共轭梯度法4.1共轭方向4.2共轭梯度法4.3共轭梯度法的程序实现4.4非二次函数的共轭梯度法Reference4.共轭梯度法4.1共轭方向最速下降法的线搜索采取精确线搜索时，由精确线搜索需要满足的条件
碧蓝的天空丶·2023-12-24 18:07

梯度下降（GD）

一、梯度下降算法概述1、介绍梯度下降法（gradientdescent），又名最速下降法（steepestdescent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量
王荣胜z·2023-12-22 23:53

无约束优化问题求解笔记（2）：最速下降法

目录3.最速下降法3.1最速下降法的基本思想3.2基于精确搜索的最速下降法3.3基于精确搜索的最速下降法的程序实现3.4基于精确搜索的最速下降法的缺点Reference3.最速下降法3.1最速下降法的基本思想最速下降法是典型的线搜索方法
碧蓝的天空丶·2023-12-22 00:10

梯度下降法

因此，梯度下降法也被称为最速下降法。具体来说，梯
调钟师·2023-12-21 01:32

智能优化算法-理论

一、常用的无约束优化方法1.最速下降法：负梯度方向使目标函数下降最快2.牛顿法二、分类1.兔子理论：为了找出地球上最高的山，一群兔子开始想办法。（1）局部搜索：兔子朝着比现在高的地方跳去。
嗯哼丶是你呀·2023-12-02 16:24

linux的gromacs模拟分子运动,GROMACS分子动力学模拟技术与应用

分子动力学模拟技术与应用”课程内容分子动力学模拟基础1分子模拟入门理论——对分子动力学模拟原理介绍1.1统计力学基本假设1.2统计概率1.3配分函数的定义1.4系综简介和选择1.5分子动力学的概念1.6主要算法介绍：最速下降法
流年二十春·2023-12-02 03:06

【老生谈算法】matlab实现卡尔曼滤波器算法——滤波器算法

Matlab实现维纳最速下降法滤波器，卡尔曼滤波器设计及Matlab仿真1、文档下载：本算法已经整理成文档如下，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）本算法文档【老生谈算法】matlab实现卡尔曼滤波器算法
阿里matlab建模师·2023-11-17 18:40

最优化基础知识

主要方法有：解析法、最速下降法、共轭方向法、牛顿法、拟牛顿法、坐标轮换法、鲍威尔方法及其改进、随机方向法、内点法和外点法、Lagerange乘子法、模拟退火、遗传算法、蚁群算法
青盏·2023-11-17 16:31

【优化方法学习笔记】第二章：无约束优化

2.3共轭方向组的求法3.一维搜索3.1进退算法3.2精确一维搜索3.2.1平分法3.2.2黄金分割法（0.618法）3.2.3牛顿法3.2.4抛物线法3.3非精确一维搜索4.多元函数的下降算法4.1最速下降法
-YueLin-·2023-11-16 14:56

最速下降法

目录前言一、梯度下降相关数学概念二、最速下降法实战2.1、例图12.2、Matlab代码实现2.3、例题2三、小结前言最速下降法，在SLAM中，作为一种很重要求解位姿最优值的方法，缺点很明显：迭代次数太多
韩师兄_·2023-11-08 07:15

自学SLAM（7）非线性优化实践：曲线拟合问题（使用ceres库和SLAM常用的g2o库）

文章目录前言1.曲线拟合题目：2.非线性最小二乘2.1黄金分割法(0.618法)2.2最速下降法3.ceres库实现曲线拟合题目3.1安装ceres3.2代码及运行4.g2o库实现曲线拟合题目4.1安装
Chris·Bosh·2023-11-05 04:33

最速下降法极小化rosenbrock函数 代码_应该没有比这更全面的“梯度下降”总结了。...

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降(GradientDescent)是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。今天小天就对梯度下降法做一个完整的总结。一、梯度‍‍在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。‍‍比如函数：分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是,简称，或者。对于在点，的具体梯度向量就是；或者，如果
weixin_39994806·2023-11-02 22:03

最速下降法极小化rosenbrock函数 代码_机器学习系列（四）—— 梯度下降

梯度下降梯度下降(GradientDescent)是求解机器学习模型参数最常用的方法之一，我们的《机器学习系列》前几章已经提到了梯度下降，并对此进行了简单描述。近期恰好读到刘建平Pinard老师写的《梯度下降小结》很详尽，故在此基础上略微改动分享给大家。1梯度在微积分里，对多元函数参数求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量形式写出来，就是梯度。比如函数,分别对、求偏导数，求得的梯度向量就是,简称
weixin_39771969·2023-11-02 22:02

第九章 牛顿法

9.1引言在确定搜索方向时，最速下降法只利用了一阶导数（梯度）。这并不是最高效的。因此引入牛顿法，它同时使用一阶和二阶导数来确定搜索方向。
Xuang123·2023-10-18 11:38

TensorFlow入门(二十二、梯度下降)

梯度下降的定义及作用梯度下降本身是一个最优化算法,通常也被称为最速下降法。常被用于机器学习和人工智能中递归性地逼近最小偏差模型,也就是使用它找到一个函数的局部极小值。
艺术就是CtrlC·2023-10-12 15:51

智能优化算法回顾

优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。
法相·2023-10-09 03:21

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 6 讲 非线性优化 【高斯牛顿法、列文伯格-马夸尔特方法 、Ceres 库 和 g2o库 】

文章目录6.1.2最小二乘寻找下降增量Δxk\Delta\bm{x}_kΔxk的4种方法6.2.1一阶和二阶梯度法(最速下降法、牛顿法)6.2.2高斯牛顿法6.2.3列文伯格-马夸尔特方法【阻尼牛顿法】
Gaogaogaoshu·2023-10-07 03:04

初级数值计算理论总结

小伙子会不会数值计算啊一答：会二问：哦，讲讲看二答：讲不出来三问：......数值求根二分法Jacobi迭代法Jacobi迭代改进算法（事后加速法）（根位置）Aitken加速算法（根位置）Newton迭代法最速下降法使得现有任意大于零的常数
River Chandler·2023-10-07 00:13

机器人中的数值优化|【六】线性共轭梯度法，牛顿共轭梯度法

机器人中的数值优化|【六】线性共轭梯度法，牛顿共轭梯度法往期回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化|【二】最速下降法，可行牛顿法的python实现，以Rosenbrockfunction
影子鱼Alexios·2023-09-28 13:06

机器人中的数值优化|【五】BFGS算法非凸/非光滑处理

机器人中的数值优化|【五】BFGS算法的非凸/非光滑处理往期内容回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化|【二】最速下降法，可行牛顿法的python实现，以Rosenbrockfunction
影子鱼Alexios·2023-09-28 13:06

机器人中的数值优化|【七】线性搜索牛顿共轭梯度法、可信域牛顿共轭梯度法

七】线性搜索牛顿共轭梯度法、可信域牛顿共轭梯度法LineSearchNewton-CG,TrustRegionNewton-CG往期回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化|【二】最速下降法
影子鱼Alexios·2023-09-28 13:04

机器人中的数值优化|【二】最速下降法，可行牛顿法的python实现，以Rosenbrock function为例

机器人中的数值优化|【二】最优化方法：最速下降法，可行牛顿法的python实现，以Rosenbrockfunction为例在上一节中提到了我们详细探讨了数值优化/最优化理论中的基本概念和性质，现在开始使用
影子鱼Alexios·2023-09-27 00:36

机器人中的数值优化|【四】L-BFGS理论推导与延伸

机器人中的数值优化|【四】L-BFGS理论推导与延伸往期内容回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化|【二】最速下降法，可行牛顿法的python实现，以Rosenbrockfunction
影子鱼Alexios·2023-09-27 00:31

机器学习笔记之最优化理论与方法(七)无约束优化问题——常用求解方法(上)

机器学习笔记之最优化理论与方法——基于无约束优化问题的常用求解方法[上]引言总体介绍回顾：线搜索下降算法收敛速度的衡量方式线性收敛范围高阶收敛范围二次终止性朴素算法：坐标轴交替下降法最速下降法(梯度下降法
静静的喝酒·2023-09-06 16:17

《视觉SLAM十四讲》读书笔记（四）

非线性优化6.1状态估计问题6.1.1批量状态估计与最大后验估计6.1.2最小二乘的引出6.1.3最小二乘问题解析解6.2非线性最小二乘6.2.1一阶和二阶梯度法（1）最速下降法（2）牛顿法（3）小结1
家家的快乐空间·2023-09-03 01:24

机器人中的数值优化（六）—— 线搜索最速下降法

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，下半部分介绍带约束的优化，中间会穿插一些路径规划方面的应用实例  八、线搜索最速下降法
慕羽★·2023-09-03 01:24

利用matlab实现无约束最优化方法

目录1.最速下降法2.加速梯度法——最速梯度下降法的改进3.Newton法-----多维4.阻尼Newton法5、FR共轭梯度法6、变尺度法---DFP算法1.最速下降法最速下降法-----两个特征：1
小白要努力sgy·2023-08-16 16:48

最小二乘问题和非线性优化

最小二乘问题和非线性优化0.引言1.最小二乘问题2.迭代下降法3.最速下降法4.牛顿法5.阻尼法6.高斯牛顿(GN)法7.莱文贝格马夸特(LM)法8.鲁棒核函数0.引言转载自此处，修正了一点小错误。
古路·2023-08-11 23:50

【视觉SLAM入门】4.2 非线性最小二乘理论部分------线搜索，信赖域，最速/牛顿下降法，高斯牛顿，LM等原理推导

"天之道也"0.引入1.最速下降法2.牛顿法3.(实用)G-N法4.
终问鼎·2023-08-02 15:14

最小化——最速下降法matlab实现

最小化——最速下降法matlab实现1、matlab代码function[min_x,min_f,k]=steepest_destcent(f,x0,var,eps)%%%输入目标函数f,初始点x0,以及自变量
篱落～～成殇～～·2023-08-02 14:01

最速梯度下降

梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法”。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。
无涯2016·2023-07-30 05:19

非线性规划

转自http://dsl4.eee.u-ryukyu.ac.jp/DOCS/nlp/index.html介绍最速下降法和牛顿法，解决无约束的优化问题，求解最大值/最小值问题。
Young1217·2023-07-27 22:05

25.4 matlab里面的10中优化方法介绍——最速下降法（matlab程序）

1.简述matlab实现最速下降法定义：沿负梯度方向进行搜索的算法（负梯度方向为最速下降方向）算法步骤：步0：选取初始点x0，容许误差是e=[0~1],令k=1步1：计算目标函数的梯度gk=▽f(xk)
素馨堂·2023-07-26 11:05

优化算法之梯度下降｜Matlab实现梯度下降算法

4x22−6x1−2x1x2\minf(x)=2x_{1}^{2}+4x_{2}^{2}-6x_{1}-2x_{1}x_{2}minf(x)=2x12+4x22−6x1−2x1x2试采用MATLAB实现最速下降法求解该问题
@背包·2023-07-20 07:32

优化类问题建模解析

决策变量取值被限制为整数或0、1动态优化模型：以时间为划分阶段的动态过程优化问题非线性规划模型：目标函数或约束条件中包括非线性函数多目标规划模型：目标函数不唯一，同时存在多个目标函数模型求解阶段基于梯度的求解算法：最速下降法
来杯茶_要绿的·2023-07-18 22:04

一般梯度、随机梯度、相对梯度和自然梯度

(w)对w⃗\vecww的偏导，即∂f(w⃗)∂w⃗\frac{\partialf(\vecw)}{\partial\vecw}∂w∂f(w)，因为在欧式坐标系中，负梯度方向是下降最快的方向，即所谓的最速下降法
SP FA·2023-06-23 19:36

0618法、最速下降法、牛顿法解方程最优解的python实现

最优化理论（二）0618法、最速下降法、牛顿法（python实现）文章目录最优化理论（二）0618法、最速下降法、牛顿法（python实现）一、0618法二、最速下降法（二元方程）三、牛顿法（二元方程）
天海一直在AI·2023-06-07 14:05

拟牛顿法：python代码实现

文章目录拟牛顿法待优化实例scipy工具包实现BFGS自编Python实现BFGS拟牛顿法在梯度类算法原理：最速下降法、牛顿法和拟牛顿法中，介绍了梯度类算法求解优化问题的设计思路，并以最速下降法、牛顿法和拟牛顿法为例
我在开水团做运筹·2023-04-16 01:25

最速下降法

接下来，根据最速下降法的迭代公式进行迭代，直到收敛为止：[x1k
徐行tag·2023-04-11 12:50

深度学习（一）优化算法之动量法详解

动量法使用梯度下降法，每次都会朝着目标函数下降最快的方向，这也称为最速下降法。这种更新方法看似非常快，实际上存在一些问题。
qq_39809262·2023-04-08 21:52

AR_Numerical_Optimization Cpt3.Line Search Methods

线搜索基本概述在每一次线搜索过程中需要计算一个搜索方向和在方向上前进的步长.大多数线搜索需要作为下降方向：来让目标函数沿着方向下降，在前面一章讨论过，通常搜索方向的通式为：为对称且非奇异矩阵，在最速下降法中
培风歌余声·2023-04-08 14:32

机器学习中的共轭梯度法

梯度下降法的优化思想：用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。
Leslie__l·2023-04-08 09:43
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