最速下降法

Datawhale记录知识点

1、最速下降法2、牛顿法3、总结3、什么是交叉验证，简述使用交叉验证的原因？1、留一验证2、K折交叉验证4、描述一下什么是决策树算法，是如何进行特征选择的？5、PCA和LDA有什么异同？
HAITG·2020-06-29 10:26

matlab练习程序（Levenberg-Marquardt法最优化）

计算迭代系数deltaX公式如下：当lambda很小的时候，H占主要地位，公式变为高斯牛顿法，当lambda很大的时候，H可以忽略，公式变为最速下降法。该方法提供了更稳定
weixin_34384557·2020-06-28 18:42

最优化问题——梯度下降法

最优条件法：最小二乘估计3、迭代法（1）梯度下降法（gradientdescent），又称最速下降法（steepe
weixin_30551963·2020-06-27 21:33

一文通透优化算法：从随机梯度、随机梯度下降法到牛顿法、共轭梯度

维基百科给出的定义是梯度下降法（Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。
v_JULY_v·2020-06-27 10:19

梯度下降训练线性回归（最优化2）

实验目的梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现已不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。
小火伴·2020-06-27 10:08

常见的几种优化方法

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
Qiang__zi·2020-06-27 04:59

最速下降法/梯度下降法

基本思想算法描述应用于正定二次函数锯齿现象梯度下降法在机器学习中是经常用到的一种方法，很多人也把梯度下降法看作是最速下降法，但是这两种方法好像还有一些细微差别，wikipedia中Gradientdescent
JasonQ_NEU·2020-06-27 03:05

【AI】求解器SGD、BGD、MBGD等详解

优化算法及可视化：****深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）：*****为什么说随机最速下降法
郭老二·2020-06-26 21:23

最小二乘、梯度下降法、牛顿与高斯-牛顿与LM关系总结

最小二乘法非线性：最速下降法、牛顿法、高斯牛顿法（GN）、列文伯格-马夸尔特（LM）联系线性：QR分解、乔姆斯基分解法求解（Cholesky）、奇异值分解（SVD）一、最
try_again_later·2020-06-26 20:38

进化计算读书笔记（一）

传统的求解方法有牛顿法、最速下降法、拟牛顿法、共轭梯度法等。由于传统优化方法通常要用相关系数的导数信息，而这些导数信息时由极限确定的，只能反映相关函数的局部特征，
晓风wangchao·2020-06-25 18:20

FCOT: Fully Convolutional Online Tracking 笔记

对于回归，使用最速下降法在线优化
木木JL·2020-06-25 09:40

【机器学习】最优化方法：梯度下降法

1.概念梯度下降法（GradientDescent）又称最速下降法（Steepestdescent）是一种常用的一阶优化方法，是一种用于求解无约束最优化问题的最常用的方法。
齐在·2020-06-24 20:34

梯度下降法，牛顿法，高斯-牛顿迭代法，附代码实现

梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。
Naruto_Q·2020-06-24 20:02

无约束最优化问题的一般结构与规划方法

无约束问题与最优解最优性条件一维线性搜索精确线性搜索直接搜索法非精确一维搜索法下降算法的收敛性与收敛速度无约束规划最速下降法Newton法Newton-最速下降混合算法阻尼Newton法拟Newton法共轭梯度法无约束问题与最优解考虑如下最优化问题
止于至玄·2020-06-24 19:19

用python+numpy+matplotalib实现梯度下降法

这个阶段一直在做和梯度一类算法相关的东西，索性在这儿做个汇总，一、算法论述梯度下降法(gradientdescent)别名最速下降法（曾经我以为这是两个不同的算法-.-）,是用来求解无约束最优化问题的一种常用算法
Cludy_Sky·2020-06-24 12:59

[非线性最优化方法]（牛顿法、LM方法）（未完）

目录非线性最优化方法引言一维搜索0.618法Fibonacci法插值法牛顿型方法1.最速下降法2.牛顿法修正牛顿法Gill-Murray稳定牛顿法Goldfeld修正牛顿法3.信赖域方法Levenberg-Marquardt
吃吃爱学习·2020-06-24 12:50

再谈 最速下降法/梯度法/Steepest Descent

转载请注明出处：http://www.codelast.com/最速下降法（又称梯度法，或SteepestDescent），是无约束最优化领域中最简单的算法，单独就这种算法来看，属于早就“过时”了的一种算法
Savitch·2020-06-23 14:47

基于BP神经网络的数字识别

它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
try-catch-finally·2020-06-23 13:01

数值优化：最速下降法+armijo 求rosenbrock多维函数

计算3700多次求的最优解importnumpyasnpdefcal_rosenbrock(x):#计算rosenbrock函数的值returnsum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0+(1-x[:-1])**2.0)defrosen_der(x):xm=x[1:-1]xm_m1=x[:-2]xm_p1=x[2:]der=np.zeros_like(x)der[1:-1
hanzy88·2020-06-23 12:11

最速下降法

文章目录无约束最小化问题解析解迭代法梯度下降法`最速下降法``欧几里得范数``quadraticnorm`l1l_1l1norm牛顿法参考无约束最小化问题minimizef(x)minimize\\f(
fxnfk·2020-06-23 06:45

BP神经网络模型及梯度下降法

它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑
-牧野-·2020-06-23 03:34

机器学习笔记（三）牛顿法和梯度下降法

3优化算法介绍3.1梯度下降法梯度下降法：[定义]：梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。
YoYoDelphine·2020-06-22 09:59

梯度下降法及matlab代码详解实现

基本概念梯度下降法又被称为最速下降法(Steepestdescendmethod)，其理论基础是梯度的概念。
Taylorandy·2020-06-22 06:25

最优化算法之梯度下降法

梯度下降的优化思想是用当前位置负梯度（相反方向）方向作为搜索方向，也称“最速下降法”。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数与梯度向量。梯度搜索迭代示意图2算法选取李航的《统计学
tian_panda·2020-06-21 08:05

MATLAB无约束多维极值之共轭梯度法

一、算法原理1、引入先来回顾一下之前我们介绍的最速下降法；假设函数为f(x),最速下降法通过给定一个初始点xk,选择xk处的负梯度方向为最速下降方向，然后进行线搜索来确定步长。
天涯铭·2020-04-13 13:29

MATLAB无约束多维极值——最速下降法

一、算法原理1、首先了解一个概念，什么式无约束最优化。无约束优化问题就是在x∈R^n的范围内，找到一点x*，使得f(x*)tol%当前梯度值不满足要求symsalfax1=x0(:)+alfa*d_k;%将这个点带入迭代表达式，求alfax11=x1(1);x12=x1(2);fx1=f(x11,x12);%计算x1带入后的原函数表达式d_x1=diff(fx1);%对原函数表达是式求导d_alf
天涯铭·2020-04-12 12:07

梯度下降法

梯度下降法，又称“最速下降法”，是机器学习领域最常用的优化算法之一，适用于各种无约束的优化问题。下面我们简单叙述梯度下降法的原理。
阿番的自留地·2020-04-02 20:22

基于Python共轭梯度法与最速下降法之间的对比

在一般问题的优化中，最速下降法和共轭梯度法都是非常有用的经典方法，但最速下降法往往以”之”字形下降，速度较慢，不能很快的达到最优值，共轭梯度法则优于最速下降法，在前面的某个文章中，我们给出了牛顿法和最速下降法的比较
像在吹·2020-04-02 16:13

SLAM中的后端优化

中的后端优化过程一、问题阐述同时对三维点位置和相机参数进行非线性优化二、LM法的原理与优势原理：是一种“信赖域”的方法，当收敛速度较快时，增大信赖域使算法趋向于高斯牛顿法；当收敛速度较慢时，减小信赖域使算法趋向于最速下降法
GuoBen_·2020-03-30 13:51

python实现最速下降法

本文实例为大家分享了python实现最速下降法的具体代码，供大家参考，具体内容如下代码：fromsympyimport*importnumpyasnpdefbacktracking_line_search
zcc_TPJH·2020-03-24 14:49

python实现梯度法 python最速下降法

假设我们已经知道梯度法——最速下降法的原理。
风度翩翩猪肉王子·2020-03-24 12:32

一些概念的理解

包括常用的梯度下降法(最速下降法)、牛
yz_wang·2020-03-20 18:52

机器学习（九）梯度下降算法

1.2计算一个标量函数φ的梯度记为：在三维直角坐标系中表示为：1.3范例2梯度下降法2.1定义梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。
致Great·2020-03-18 22:37

机器学习中的优化算法·学习率（基本概念）

当然这些博客（包括已发表的）也会持续更新正式内容优化算法基本可以分为两类算法：一阶算法和二阶算法，一阶算法主要以计算梯度为主，比如我们熟知的梯度下降，也叫最速下降法；二阶算法
NLP小学生·2020-02-14 03:30

无约束最优化(一) 最速下降法、Newton法、修正Newton法

  最速下降法利用目标函数一阶梯度进行下降求解，易产生锯齿现象，在快接近最小值时收敛速度慢。Newton法利用了二阶梯度，收敛速度快，但是目标函数的Hesse矩阵不一定正定。
小小何先生·2020-02-04 15:08

抗衰老的笔记做起来！想要比别人老得慢，这篇文章别错过！

这篇文章别错过【抗衰老功课】》25岁以上的女生看这里，有木有发现一过25这个坎儿，脸上的胶原蛋白就仿佛精通数学原理最速下降法一般飞快流失。
北美省钱快报·2020-01-18 00:00

一维搜索、最速下降（梯度下降）与牛顿法（拟牛顿法）

目录一维搜索黄金分割法牛顿法最速下降法牛顿法与拟牛顿法参考一维搜索最优化问题一般选择某一组变量，然后在满足一定的限制条件下，求出使目标值达到最优（最大或最小）的变量值。
小郑同学爱学习·2020-01-06 22:10

CNN中卷积核与卷积运算的前向推导与推导过程

CNN神经网络算法是常用的模式识别算法，该算法通过卷积运算将图片特征存储到多个卷积核中，卷积核通过算法的反向传输一步步逼近于图片特征，最常用的反向传导方法是BP反向传导方法，采用最速下降法，将结果误差传递到每一个过程参数中
技术烧·2020-01-03 21:13

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·2020-01-01 12:39

策略梯度

姓名：李嘉蔚学号16020520034【嵌牛导读】:梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。
1234567890_f0f1·2019-12-27 08:35

牛顿法和最速下降法的Python实现

1牛顿法1.1牛顿法的Python程序fromsympyimport*importnumpyasnp#假设多元函数是二维形式#x_init为二维向量(x1,x2)defnewton_dou(step,x_init,obj):i=1#记录迭代次数的变量whilei0.001):ifi==1:grandient_obj_x=np.array([value_enter(grandient_obj,x_i
一个实习顾问·2019-12-15 15:03

最速下降法的python实现

代码一：fromsympyimport*importnumpyasnpdefbacktracking_line_search(f,df,x,x_k,p_k,alpha0):rho=0.5c=10**-4alpha=alpha0replacements1=zip(x,x_k)replacements2=zip(x,x_k+alpha*p_k)f_k=f.subs(replacements1)df_p
zhouyelihua·2019-11-30 13:02

梯度下降法(gradient dectent)

梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。
落叶de故事·2019-11-05 07:41

非线性最小二乘问题理解（包括最速下降法、牛顿法、线搜索法、置信区间法和阻尼法等）

简单介绍一下对非线性最小二乘问题的数学理解，有不足之处还望批评指正~一、最小二乘问题定义No1.最小二乘问题定义：找到一个使得F(x)值最小，即使残差平方和最小。（式中1/2作为常数对问题本质没有影响，有的地方也没有这个1/2)。对于F(x)最小，则又分为局部最小No2和全局最小No3No2.局部最小for即在一个固定领域内，使得最小。No3.全局最小即使得在整个函数定义域最小。对代价函数F(x)
文锦渡·2019-08-25 11:26

用Python实现最速下降法求极值的方法

对于一个多元函数，用最速下降法（又称梯度下降法）求其极小值的迭代格式为其中为负梯度方向，即最速下降方向，αkαk为搜索步长。
lxy孙悟空·2019-07-10 09:46

python实现共轭梯度法

共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一
Tomator01·2019-07-03 14:53

【机器学习之数学】03 有约束的非线性优化问题——拉格朗日乘子法、KKT条件、投影法

1.1.3凸优化问题下的拉格朗日法1.2罚函数法2对梯度算法进行修改，使其运用在有约束条件下2.1投影法2.1.1梯度下降法to投影梯度法2.1.2正交投影算子References相关博客梯度下降法、最速下降法
wuliytTaotao·2019-06-24 20:00

【重磅】《演化学习：理论与算法进展》| 南大周志华、俞扬、钱超重要成果...

关注：决策智能与机器学习，学点AI干货作者|思源、李亚洲报道|机器之心（ID：almosthuman2014）梯度下降或最速下降法，是机器学习最为重要的模块之一。
九三智能控v·2019-06-18 00:00

【优化方法】拟牛顿法之DFP算法

一、牛顿法回顾上一篇牛顿法(NewtonMethod)中介绍了牛顿法的基本思路，牛顿法具有二阶收敛性，相比较最速下降法，收敛的速度更快。
大白菜—NLP·2019-05-21 17:45

机器学习萌新必备的三种优化算法（牛顿法、梯度下降法、最速下降法）

找到一个合理的优化算法是机器学习的重要问题，本文从理论角度来选择优化算法推荐斯坦福大学凸优化课程：https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1006397029#/courseDetail?tab=1对待优化函数的基本假设：一般假设我们处理的函数的导数是连续的。对于牛顿法，函数的二阶导数必须也是连续的，我们假设函数是凸函数，从而保
ruiding.neu·2019-04-26 13:58
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他