阻尼牛顿法

大白话5分钟带你走进人工智能 - 第二十一节 牛顿法和L-BFGS求函数最优解

第二十一节牛顿法和L-BFGS求函数最优解这一节中，我们讲解一个新的求函数最优化的方法就是L-BFGS。以下是本节目录。
L先生AI课堂·2019-05-04 11:00

iOS动画：Layer弹簧（6）

影响波形状的因素主要4个：damping:阻尼系数mass:质量stiffness:弹性系数initialvelocity:初速度当使用UIKit中的弹簧效果animate方法时，你只能配置其中的两个参数
jackyMon·2019-04-28 15:47

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）

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

几种常见的优化算法

目录神经网络优化最重要的思想:1.梯度下降法（GradientDescent）(一阶)2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）(二阶)2.1牛顿法2.2
alanjia163·2019-04-24 23:55

机器学习萌新必备的三种优化算法 | 选型指南

作者|NasirHemed编译|Rachel出品|AI科技大本营（id：rgznai100）【导读】在本文中，作者对常用的三种机器学习优化算法（牛顿法、梯度下降法、最速下降法）进行了介绍和比较，并结合算法的数学原理和实际案例给出了优化算法选择的一些建议
AI科技大本营·2019-04-24 16:57

[工程优化]共轭方向法(Conjugate direction method)的共轭梯度法(Conjugate gradient method)实现【附python代码】

文章目录引用Preliminaries梯度与梯度下降矩阵(半)正定线性方程组正交向量共轭方向及共轭方向组牛顿法(Newton'smethod)共轭方向法从几何出发说明共轭方向法的有效性共轭方向的理解避免锯齿现象共轭方向法的数理基础共轭方向法的效率一维搜索的性质
身披白袍·2019-04-21 23:55

牛顿法与拟牛顿法总结

1)牛顿法假设目标函数为f(x)f(x)f(x)牛顿法推导：将f(x)f(x)f(x)在xkx^kxk用泰勒公式二阶展开，得f(x)=f(x(k))+gkT(x−x(k))+12(x−x(k))TH(x
Nick-Hwong·2019-04-21 22:40

最优化方法——BGFS变尺度算法

目录1、BGFS基本思想2、BGFS变尺度算法的计算公式3、BGFS变尺度算法Python实现4、结果关于下面的部分，请看我的另一篇博客最优化方法——最速下降法，阻尼牛顿法，共轭梯度法1、不精确一维搜素
敲键盘的钢琴师·2019-04-18 22:29

cv岗位 - 深度学习面试知识总结（不断更新）

3.神经网络为啥不用拟牛顿法而是用梯度下降？（为什么深度学习不用二阶的优化算法?）二、损失函数1.为什么神经网络中用CE交叉熵代替了MSE三、BN层前世今生前提：理解归一化的作用1.BN层提出的
Snoopy_Dream·2019-04-15 16:29

Jacobian矩阵和Hessian矩阵

92%8Chessian%E7%9F%A9%E9%98%B5/目录Jacobian矩阵和Hessian矩阵1.Jacobian矩阵（1）雅可比矩阵（2）雅可比行列式2、Hessian矩阵(1)海森矩阵在牛顿法中的应用
在下小陳·2019-04-12 19:56

机器学习小插曲：几种常见的优化方法，梯度下降、牛顿法、拟牛顿以及共轭梯度法

1.梯度下降法：梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法是寻找当前点下降最快的方向。梯度下降就是希望寻找我们的最优解，也就是希望，然后根据我们的泰勒公式展开：,欲满足,那么可以选择：利用最简单的线性方程来解释：令输入为x，实际输出为h（x），真实
一个小路人·2019-04-10 12:34

LeetCode 69. x 的平方根(牛顿法求平方根）

牛顿迭代法（Newton'smethod）又称为牛顿-拉夫逊方法（Newton-Raphsonmethod），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0的根。牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x)
春树暮云_·2019-04-03 11:30

LeetCode 69. x 的平方根(牛顿法求平方根）

牛顿迭代法（Newton'smethod）又称为牛顿-拉夫逊方法（Newton-Raphsonmethod），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0的根。牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x)
春树暮云_·2019-04-03 11:30

机器学习工程师

课微积分简介：数学在机器学习中的应用微分学基本思想和方法微分学的核心思想：函数逼近微积分的基础语言：极限论微分学的基本手法：求导数从线性逼近到多项式逼近：泰勒级数从低维到高维：多元函数的梯度梯度下降法和牛顿法随机梯度下降随机梯度下降的问题与挑战随机梯度下降的优化算法选讲第
夜路沏茶人·2019-03-31 21:47

线性回归算法梳理

线性回归算法梳理1.机器学习的一些概念监督式学习无监督的学习泛化能力过拟合欠拟合交叉验证2.线性回归的原理理论模型数据和估计3.线性回归损失函数、代价函数、目标函数损失函数代价函数目标函数4.优化方法梯度下降法牛顿法拟牛顿法
jura666·2019-03-29 21:12

线性回归算法梳理

1.2无监督1.3泛化能力1.4过拟合和欠拟合1.4.1过拟合1.4.2欠拟合1.5方差和偏差1.6交叉验证2.线性回归的原理3.线性回归损失函数、代价函数、目标函数4.优化方法4.1梯度下降法4.2牛顿法
Cool_Pepsi·2019-03-28 20:07

Unity3d基础学习第12天

2个刚体组成，约束它们像连在一个铰链上一样运动，使用于开门ConnectedBody:连接体Anchor:锚点，主体围绕的锚点坐标Axis:坐标轴，摇摆方向的坐标UseSpring:是否使用弹簧弹簧力阻尼目标角度
井队Tell·2019-03-26 11:37

装修之橱柜（爱格）

橱柜装修质量主要分为五个部分：柜体、柜门、五金件、台面、背板2.其他小的部分：台面上的挡水沿、地柜柜角、踢脚板、柜体和柜门的封边3.还有：抽屉、拉篮（拉篮分三种，锅篮，碗篮和调料拉篮）、吊柜上翻门、抽屉的阻尼柜门
夕宝爸爸·2019-03-23 10:33

机器学习-算法工程师 -面试/笔试准备-重要知识点梳理

常用性能指标生成模型与判别模型集成学习：Bagging、Boosting、StackingLogisticRegressionGBDT（梯度提升树）、XGboostSVM与感知机NaïveBayes（朴素贝叶斯）梯度下降法与牛顿法常见聚类方法监督学习
MissAcappella·2019-03-18 21:23

机器人CCD算法

InverseKinematics–CyclicCoordinateDescent(CCD)abstractIntroduction背景综述算法ToporBottom（注意）bouncing两种顺序智能bounce可视化角度关节限制过阻尼和欠阻尼多连杆
卧虫·2019-03-18 18:01

[优化方法] 梯度下降法、最小二乘法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法

一、梯度下降法1、算法原理关于梯度的优化优化方法主要包括梯度上升和梯度下降，如果想要求最大值，则使用梯度上升法，如果想要去最小值，则使用梯度下降法。本文主要讲梯度下降法，梯度下降法是指参数不断沿着负梯度方向不断更新，直到最小值，其形象化表示如下图：如上图所示，在A处找到其梯度下降最快的方向，沿着此方向走到A1点，接着在A1点沿着下降最快的方向走到A2点，直到最终走到AEnd点。那为什么会沿着负梯度
nana-li·2019-03-17 22:21

共轭梯度法的python实现

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
Tomator01·2019-03-13 20:03

最速下降法（梯度下降法）python实现

常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟。牛顿法、共轭梯度法等等。在数学领域称为最优化，在地球物理领域也称为反演。关于最速下降法的原理这里就不赘述了，本文也是实
Tomator01·2019-03-13 19:14

【矩阵学习】Jacobian矩阵和Hessian矩阵

【矩阵学习】Jacobian矩阵和Hessian矩阵Jacobian矩阵Jacobian行列式Hessian矩阵Hessian在牛顿法中的应用Jacobian矩阵在向量分析中,雅可比矩阵是一阶（first-order
名字要够长系列·2019-03-12 16:46

机器学习面试必知：牛顿法实现sqrt

牛顿法是一种常用的求方程数值解，具体方法如下若在区间III中，f(x)f(x)f(x)连续可导，且有唯一零点x0x_{0}x0，则任取x1∈Ix_{1}\inIx1∈I，定义数列xn+1=xn−f(xn
Neekity·2019-03-11 20:23

几种优化算法的读书笔记——梯度下降、牛顿法、拟牛顿法、随机梯度下降、AdaGrad、RMSProp、Adam及选择优化算法的建议

文章目录1梯度下降1.1特点1.2思想1.3数学基础1.4具体算法2牛顿法和拟牛顿法2.1特点2.2牛顿法2.2.1数学基础2.2.2思想2.2.3具体算法2.3拟牛顿法2.3.1数学基础2.3.2思想
Zjhao666·2019-03-11 18:45

机器学习面试必知：拟牛顿法（DFP和BFGS）

牛顿法的特点就是收敛快。但是运用牛顿法需要计算二阶偏导数，而且目标函数的Hesse矩阵可能非正定。
Neekity·2019-03-11 15:09

OverScroller、Scroll到edge时的阻尼效果,overScrollBy和scrollTo，AbsListView和ScrollView的滚动实现区别

AbsListView和ScrollView添加阻尼效果使用的Scroller都是OverScroller
淡淡的宁静·2019-03-10 21:34

牛顿法求解平方根（一种计算机实现开根的方式）

前言最近看到一个非常有趣的方法，叫做牛顿法，可以用于求解一个数的平方根，当然可以扩展到求实数或复数域。牛顿法话不多说直接上图，一目了然。
BlueBlueSkyZ·2019-03-09 23:03

ABAQUS粘弹性边界及地震荷载施加的简单实现(Matlab生成input文件)

思路粘弹性边界因为能够考虑地基辐射阻尼而使得结构抗震的计算结果更趋于合理，所以在需要考虑结构地基相互作用的结构抗震计算时，是较为常用的地基边界处理和地震荷载施加方法。
w_tao13614·2019-03-08 22:00

深度学习中常见的优化方法及调参方法

深度学习中常见的优化方法基本算法随机梯度下降SGD带动量的SGDNesterov动量自适应学习率的算法AdaGradRMSPropAdam二阶近似方法牛顿法牛顿法比梯度下降法更快的原因工程调参方法及学习率设置问题基本算法随机梯度下降
Tianlock·2019-03-04 17:15

拟牛顿法公式推导以及python代码实现 （一）

目录拟牛顿法1.1拟牛顿法的导出与优点1.2算法步骤与特点对称秩一校正公式DFP算法3.1DFP公式推导3.2要求解的问题3.3python实现1.拟牛顿法1.1拟牛顿法的导出与优点在上一文中（牛顿法公式推导与
DemonHunter211·2019-03-03 22:17

机器学习校招常考知识点小记

原理模型简介模型比较项目相关业务开放性问题数学大数据相关深度学习语言数据结构与算法算法要从以下几个方面来掌握产生背景适用场合（数据规模，特征维度，是否有Online算法，离散/连续特征处理等角度）；原理推导（最大间隔，软间隔，对偶）；求解方法（随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法
Yasin_·2019-03-02 21:13

梯度下降、牛顿法、高斯牛顿法、LM法之间的区别与联系之感性理解

文章概述对于最小二乘问题，求解方法主要有梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法、LM法，按照这些方法的排序来看，后面一种方法可以说是前面一种方法的改进，每种方法都改进了它前面方法的一些缺点。
Dwzsa·2019-03-02 20:35

【机器学习算法】牛顿法和拟牛顿法

文章目录1.牛顿法1.1算法推导2.拟牛顿法2.1DFP算法2.2BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法2.3Broyden类算法1.牛顿法  统计学习方法有了具体形式后就转换为最优化问题
Mankind_萌凯·2019-02-27 15:51

单自由度振动方程与Matlab/Simulink求解

1.问题引用1：质量-弹簧-阻尼系统引用2：模型推导2.运动方程Step1:将微分方程最高阶变量移到等式左边式1Step2:为每一阶微分式选择状态变量，最高阶除外2.1'''...式2:通项2.2:同时求导
Disth·2019-02-23 13:43

scipy.optimize优化器的各种使用

目录0.scipy.optimize.minimize1.无约束最小化多元标量函数1.1Nelder-Mead（单纯形法）1.2拟牛顿法：BFGS算法1.3牛顿-共轭梯度法：Newton-CG2约束最小化多元标量函数
jj_千寻·2019-02-22 22:53

感知机模型原理（二）

３.感知机算法的原始形式在之前我们提到过感知机模型的损失函数为,感知机的算法本质上就是求解损失函数最优的过程,可以采用梯度下降法和拟牛顿法进行求解,其中最常用的是梯度下降法．首先,任选一个超平面,然后通过梯度下降法不断地极小化损失函数
徐_清风·2019-02-17 19:49

山东大学机器学习（实验二解读）——逻辑回归和牛顿法

1.梯度下降法x=load('ex2x.dat');y=load('ex2y.dat');m=length(y);xx=x;mu=mean(x);sigma=std(x);x=(x-mean(x))./std(x);%数据标准化x=[ones(m,1),x];xx=[ones(m,1),xx];%find返回满足指定条件的行的索引pos=find(y==1);neg=find(y==0);plot
HachiLin·2019-01-25 22:54

微信浏览器禁掉上下滑动（必看）

最近用mui+vue做了一个公众号系统，mui-scroll的滚动和微信浏览器的上下滑动滑动冲突，会引起页面卡顿，无论怎么调整阻尼系数，问题依然存在，而且，比较坑爹。
yangxin_LZHH·2019-01-22 22:36

阻抗控制和导纳控制

定义对于一个简单系统阻抗控制和导纳控制的控制目标都是设计控制力来建立交互力和误差间的动态响应关系，例如上式中分别表示期望阻尼和期望刚度阻抗控制阻抗控制中，控制器表现为机械阻抗而被控对象表现为导纳。
江山千里·2019-01-22 13:23

MPAndroidChart-PieChart-------2019-01-20

描述");取消描述mChart.getDescription().setEnabled(false);设置饼状图距离上下左右的偏移量mChart.setExtraOffsets(5,5,5,5);设置阻尼系数
小嘜·2019-01-21 09:13

牛顿法总结

这里总结一个利用二价导数来求最优解的方法-牛顿法:设:f(X)f(X)f(X)是一个多维函数,由taylor二阶展开，我们有,f(X)≈f(X0)+(X−X0)∇f(X0)+(X−X0)∇2f(X0)(
孤鸿子_·2019-01-20 23:20

ROS学习——URDF文件解析

proposals传感器描述，如相机和雷达等link描述连杆的运动学参数和动态参数transmission描述关节和驱动器之间的转换关系joint描述关节的运动学参数和动态参数gazebo描述仿真内容，如阻尼和摩擦等
white_Learner·2019-01-18 00:53

梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法 三类迭代法应用场景有何差别？

梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法三类迭代法应用场景有何差别？
libh·2019-01-12 19:40

android 阻尼效果

publicclassCustomScrollerextendsScrollView{privateViewchildView;//子View（ScrollerView的唯一子类）privateinty;//点击时y坐标privateRectrect=newRect();//矩形(用来保存inner的初始状态，判断是够需要动画回弹效果)publicCustomScroller(Contextcon
bobob_·2019-01-10 09:05

Levenberg-Maquardt Algorithm 推导

前置知识1.牛顿法作用：1.求根2.求极值求根目标:求解的根计算穿过初始点并且斜率为的直线与x轴的交点可得迭代公式：求解一维无约束最小值目标:求解的根牛顿法也可用来求解函数的极值。
MadCoder·2019-01-07 18:31

牛顿法及其几何意义理解

牛顿法牛顿法是一种用来求解可微函数的近似解的方法。首先从几何意义上直观的理解一下牛顿法。图中y=f(x)y=f(x)y=f(x)是一个可微函数。
HongDouZhou233·2019-01-07 15:07

GBDT与xgb区别，以及梯度下降法和牛顿法的数学推导

为什么要介绍梯度下降法和牛顿法那？这里提及两个算法模型GBDT和XGBoost,两个都是boosting模型。
IT界的小小小学生·2019-01-05 15:32

Apollo预测规划二——运动规划（2）

在研究凸问题的最优解，使用牛顿法求解，求解过程很快。            
ali-go·2019-01-05 00:00
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