Duality

线性规划中的对偶理论与Farkas引理及应用

对偶（Duality）理论与Farkas引理是线性规划中非常重要的部分，有着广泛的应用。本文聊一下关于它们的一些理解。文章不重在理论推导，因为任何一本关于优化的书基本都会有单独的章节来阐述相关的证明。
ariesjzj·2024-02-03 20:10

【读论文】Multiple Kernel Learning, Conic Duality, and the SMO Algorithm（2004）

【读论文】MultipleKernelLearning,ConicDuality,andtheSMOAlgorithm（2004）多核学习、圆锥对偶和SMO算法FrancisR.Bach，GertR.G.LanckrietDOI:10.1145/1015330.1015424文章目录摘要：结论：1.该论文研究了什么？2.创新点在哪？3.研究方法是什么？4.得到的结论是什么？摘要：Whileclas
氧艺·2023-10-26 01:58

Möbius带的紧支撑上同调

与一维圆周S1同伦，故基本群、同调、奇异同调、deRham上同调无法区分.利用紧支撑上同调可以进一步区分，下图直接用MVArgument进行计算，实际上也可以用DoubleComplex中的PoincaréDuality
LeoChainlean·2023-07-24 02:49

Flink

-概述ApacheFlink漫谈系列-WatermarkApacheFlink漫谈系列-StateApacheFlink漫谈系列-FaultToleranceApacheFlink漫谈系列-流表对偶(duality
YDDMAX_Y·2023-04-02 06:20

参赛【GGJ2022】回顾，作品--双生共合

选题游戏的主题是Duality。在21号晚上，我们讨论了很久。在最终定方案时，适当的问了句，什么能做，小哥答道：“什么都能做，策划定”。于是选择了平台跳跃。第二天便开始了制作。
月丶基拉·2023-03-21 11:53

Duality-Gated Mutual Condition Network for RGBT Tracking

摘要：低质量模态在RGBT跟踪中不仅包含大量的噪声信息，而且包含判别特征。然而，现有的RGBT跟踪算法并没有很好地探索低质量模态的潜力。在这项工作中，提出一种新的双门控互条件网络，充分利用所有模态的判别信息。同时抑制数据噪声的影响。具体来说，设计了一个互条件（mutualcondition）模块，该模态以一个模态的判别信息为条件，指导另一个模态中目标外观的特征学习。该模态在存在低质量的模态下，可以
飞天小女侠~·2023-02-02 11:42

波粒二象性仿真理论（一） Wave Particle Duality Principle

WaveParticleDualityPrincipleOctober22,2020byElectrical4UWiththedevelopmentofPhotoelectriceffect,Crompton’seffectandBohr’smodelofatom,theideaoflightorinfactradiationsingeneral,beingcomposedofparticleso
__lost·2023-01-19 20:56

Levenberg-Marquardt(LM算法)的理解

算法的理解1.convexoptimization1.1convexset1.2convexfunction1.3optimizationproblem1.4convexoptimization1.5Duality2
hhhliuye·2022-12-08 07:44

2022-06-10

JordanCotlerandKristanJensen,"AprecisiontestofaveraginginAdS/CFT"想法和之前subleadingWeingarten的文章类似：testAdS/Ensembleduality如果这个duality
悟空金月饺子·2022-06-10 09:43

flink资料

-概述ApacheFlink漫谈系列-WatermarkApacheFlink漫谈系列-StateApacheFlink漫谈系列-FaultToleranceApacheFlink漫谈系列-流表对偶(duality
lesline·2022-05-21 06:42

2018-04-18 开胃学习数学系列 - Duality

KKTgradientis0x*isthelocalminimizerf(x*)=f(μ*,λ*)=uf(x)+μ*h(x)+λ*g(x)≤f(x*)+μ*h(x*)+λ*g(x)第一项是0，所以第二项也必须是0≤f(x*)
Kaiweio·2021-04-24 05:51

Adaptive Geometric Duality(AGD) Prior

由于对SR的实现方法不了解，关于SR部分基本是定性的描述。AGD即：在实现SR插值过程中，能根据LR自动计算某些权值，使的到的HR和LR满足“几何对偶”的先验规律，例如稳健软判决插值（RobustSoft-DecisionInterpolation）就是被认为是一种杰出的AGD方法。下面简单解释了什么是GD，以及如何得到自适应权值geometryduality[2012](TIP)RobustSo
风谨_·2020-09-17 04:51

对偶问题(Duality)

考虑如下的问题:minimizef0(x)minimizef0(x)subjecttofi(x)=0λ>=0和任意的νν,有下式成立g(λ,ν)<=p∗g(λ,ν)<=p∗易证。那我们的目的便是求解maxλ,νg(λ,ν)maxλ,νg(λ,ν),从而尽可能接近p∗p∗
zhlei12345·2020-08-14 14:28

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）

请尊重原创知识，本人非常愿意与大家分享转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/90zeng/作者：博客园-太白路上的小混混引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！1.原始问题假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题：称为约束最优化问题的原始问题。
EastWR·2020-08-04 18:57

线性规划中的对偶（Duality in linear programs）

Introduction对偶（duality）是优化中的一个重要概念，当原问题的最小值很难求解时，我们常常将其变为对偶形式，通过求解对偶问题的最大值，从而得到原问题的最优解。
JimmyCM·2020-08-04 09:31

凸优化中的对偶（Duality in General Programs）

Intorduction在上节中，我们讨论了线性规划中的对偶，引入了对偶的基本概念和对偶的两种解释。对偶相当于给当前的优化问题找到了一个下界，通过提升这个下界来找到原问题的最优解。本节将进一步介绍对偶在一般规划问题中的推广。拉格朗日对偶函数考虑一般的最小化问题：min⁡xf(x)subjecttohi(x)≤0,i=1,...,mli(x)=0,j=1,...,r\begin{aligned}\m
JimmyCM·2020-08-04 09:59

对偶性（duality）以及KKT条件

1.拉格朗日对偶函数在之前博客讨论等式约束最优化问题时，我们介绍了过拉格朗日乘子法以及朗格朗日函数。事实上，对于不等式约束，我们也有着对应的拉格朗日方程。考虑标准形式的优化问题：其拉格朗日函数为：其中和被称为拉格朗日乘子。而由原优化问题的拉格朗日函数，我们可以引出另外一个非常有趣函数——拉格朗日对偶函数：用语言描述的话，就是拉格朗日函数在固定拉格朗日乘子的情况下，其可以取得的下界。注意，和原问题是
XiaomengYe·2020-08-04 08:51

拉格朗日对偶性(Lagrange duality)

目录拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)1.从原始问题到对偶问题2.弱对偶与强对偶3.KKT条件Reference：拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)1.从原始问题到对偶问题 对偶性是优化理论中一个重要的部分，带约束的优化问题是机器学习中经常遇到的问题，这类问题都可以用如下形式表达\[\begin{aligned}min\;\;&f(x)\\s.t.\;\;&g_i(x)
weixin_38169722·2020-08-04 06:00

凸优化学习-（十八）对偶性Duality 拉格朗日函数与对偶函数

凸优化学习对偶性是凸优化学习的核心，重中之重。学习笔记一、拉格朗日函数与对偶函数对于一个普通优化问题：min⁡f0(x)s.t.fi(x)≤0i=1⋯mhi(x)=0i=1⋯p\begin{aligned}\min&&f_0(x)&\\\text{s.t.}&&f_i(x)&\le0\qquadi=1\cdotsm\\&&h_i(x)&=0\qquadi=1\cdotsp\\\end{aligne
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:12

拉格朗日对偶性(Lagrange duality)

文章目录拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)1.从原始问题到对偶问题2.弱对偶与强对偶3.KKT条件Reference：拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)1.从原始问题到对偶问题 对偶性是优化理论中一个重要的部分，带约束的优化问题是机器学习中经常遇到的问题，这类问题都可以用如下形式表达min    f(x)s.t.&ThickSpa
isstack·2020-08-03 22:35

（一）拉格朗日对偶问题（Lagrange duality）

拉格朗日对偶问题（Lagrangeduality） 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrangeduality）将原始问题转化为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。该方法应用在许多统计学习方法中，例如，最大熵模型与支持向量机。这里简要叙述拉格朗日对偶性的主要概念和结果。1.原始问题 假设f(x),ci(x),hj(x)f(x),ci(x),hj(x)是定义在RnRn上的连续
LintaoD·2020-08-03 13:13

KKT condition --- Karush–Kuhn–Tucker conditions

正文开始之前，介绍一些概念Duality，对偶性（1）比如极大极小问题和极小极大问题就是对偶问题，当把极大极小问题转化成极小极大问题来求解时，得到的最优解分别是d和p，那么最优解之间可能会存在一个差值，
melodyhaya·2020-08-03 10:05

从对偶问题到KKT条件

转自:http://xuehy.github.io/%E4%BC%98%E5%8C%96/2014/04/13/KKT/从对偶问题到KKT条件Apr13,2014对偶问题（Duality）======对偶性是优化问题中一个非常重要的性质
weixin_30613433·2020-08-03 10:18

SVM——（三）对偶性和KKT条件（Lagrange duality and KKT condition）

之前说到过拉格朗日乘数法以及推导过程，那么今天要说的就是拉格朗日对偶性以及KKT条件1.Lagrangemultipliers一句话说，拉格朗日乘数法就是用来解决条件极值的一个方法，且约束条件都是等式(equality)的形式；由拉格朗日乘数法通常用来解决一些凸优化(convexoptimization)问题，所以一般情况下求解的都是极小值，即min⁡ωf(ω)\min_{\omega}f(\om
空字符（公众号：月来客栈）·2020-08-02 22:04

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）（转载）

转载自：http://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友
lixg88888888·2020-07-30 18:07

对偶（duality）的含义

对偶（duality）是一个在数学里面很普遍的概念，通常表示了一种involution的结构。
TensorME·2020-07-30 05:59

Duality of Graphical Models and Tensor Networks

Inthisarticleweshowthedualitybetweentensornetworksandundirectedgraphicalmodelswithdiscretevariables.Westudytensornetworksonhypergraphs,whichwecalltensorhypernetworks.Weshowthatthetensorhypernetworkona
朱小虎XiaohuZhu·2020-07-29 06:57

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）(转载)

引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！1.原始问题假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题：称为约束最优化问题的原始问题。现在如果不考虑约束条件，原始问题就是：因为假设其连续可微，利用高中的知识，对求导数，然后令导数为0，就可解出最优解，很easy.那么，问题来了（
weixin_30509393·2020-07-28 16:43

支持向量机(SVM)（二）-- 拉格朗日对偶（Lagrange duality）

简介：1、在之前我们把要寻找最优的分割超平面的问题转化为带有一系列不等式约束的优化问题。这个最优化问题被称作原问题。我们不会直接解它，而是把它转化为对偶问题进行解决。2、为了使问题变得易于处理，我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数，为了使问题变得易于处理，我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数，即拉格朗日函数，再通过这个函数来寻找最优点。即拉格朗日函数，再通过这个函数来寻找最
流水无Qing·2020-07-28 13:34

拉格朗日对偶性

装载：http://www.hankcs.com/ml/lagrange-duality.html该博主的文章使得对于拉格朗日问题，以及KTT约束的理解有本质提升拉格朗日对偶性码农场>机器学习2015-
鱼在水中走·2020-07-28 00:54

拉格朗日对偶性(Lagrance duality) 推导与简单理解

引言在支持向量机和最大熵模型中都会用到拉格朗日对偶性，主要为解决约束最优化问题，通过将原始问题转换为对偶问题求解。为方便理解，遂记录下简单的概念的结论，有理解不当的地方望多提意见~1.原始问题先从最简单的求函数最小值开始说起：minx∈Rnf(x)求f(x)的最小值时x的取值，f(x)在Rn上连续可微。这时候我们对f(x)求导令导数为0就能取到极值了。若此时加入约束如下：minx∈Rnf(x)s.
小鹅鹅·2020-07-27 19:29

Lagrangian Dual Problem

参考：http://cbio.ensmp.fr/~jvert/teaching/2006insead/slides/4_duality/duality.pdf
小草cys·2020-07-09 12:39

凸优化--对偶问题 for SVM

http://www.hanlongfei.com/convex/2015/11/05/duality/?from=timeline为啥要最大化？用上面的x+3y例子确实是应该求最大为啥呢？
zhangdamengcsdn·2020-06-30 13:41

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）

引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！1.原始问题假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题：称为约束最优化问题的原始问题。现在如果不考虑约束条件，原始问题就是：因为假设其连续可微，利用高中的知识，对求导数，然后令导数为0，就可解出最优解，很easy.那么，问题来了（
weixin_34198583·2020-06-28 13:34

数字图像处理—图像分割—哈夫（Hough）变换及哈夫变换原理—检测直线

哈夫变换利用点—线的对偶性（duality）：（1）在图像空间中共线
SmartSmall·2020-06-27 04:02

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）

简易解说拉格朗日对偶（Lagrangeduality）引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！1.原始问题假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题：称为约束最优化问题的原始问题。现在如果不考虑约束条件，原始问题就是：因为假设其连续可微，利用高中的知识，对求导数，然后令
lambsnow·2020-06-24 02:08

霍夫变换直线检测的matlab实现

1.霍夫变换的基本原理1.1霍夫变换的基本原理基本思想是点-线的对偶性(duality)。图像变换前在图像空间，变换后在参数空间。
huangthegreatcity·2020-06-23 16:22

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）

转自http://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html原作者：博客园-90Zeng1.原始问题假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，
泰狗汪汪·2020-06-21 18:22

关于原始对偶算法（拉格朗日对偶）

Langrangiandualdecomposition;primal-dualalgorithm;Slater'scondtion;kkthttp://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.htmlhttp
yohn·2020-04-03 23:40

Live in Duality

前一段时间，我在我的Excel回顾中加了“收获”这一项目，就是对于自己干一件事的结果打分，结果不太好，并没有参考价值，主观性过强。现在，我觉得，要学会接受自己做好的事以及做得不甚理想的事，不应不见森林，只见树木。一件事情的好坏是很难完全用分数来表示的，因为一件事的背后不仅仅包含着“做”了这件事，还有”做“了这件事的一种思维状态以及形成的印象、看法。如果一件事是有良好影响的，仅仅是在做这件事，就代表
XIE_Ruochen·2020-03-27 17:33

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）

转载自https://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html，本人觉得讲的非常好！
swineherd_MCQ·2019-09-12 23:00

拉格朗日对偶性(Lagrange duality)

目录拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)1.从原始问题到对偶问题2.弱对偶与强对偶3.KKT条件Reference：拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)1.从原始问题到对偶问题 对偶性是优化理论中一个重要的部分，带约束的优化问题是机器学习中经常遇到的问题，这类问题都可以用如下形式表达\[\begin{aligned}min\;\;&f(x)\\s.t.\;\;&g_i(x)
breezezz·2019-08-05 16:00

Farka's Lemma and Linear Programming Duality

1.Farka'sLemmaLetandThenexactlyoneofthefollowingtwostatementsistrue:(1).Thereexistsansuchthatand(2).ThereexistsasuchthatandProof:(1)feasibletoshow(2)infeasibleistrivial.(1)infeasibletoshow(2)feasiblei
bruete·2019-04-16 12:26

SVM对偶问题

http://www.hanlongfei.com/convex/2015/11/05/duality/http://www.hanlongfei.com/convex/2015/11/08/kkt/
Catherine_985·2019-01-28 17:01

SVM对偶问题

http://www.hanlongfei.com/convex/2015/11/05/duality/http://www.hanlongfei.com/convex/2015/11/08/kkt/
Catherine_985·2019-01-28 17:01

SVM推导步骤

借鉴博客：https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_8_svm_1.htmlhttps://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html
Xuang123·2018-12-26 08:57

光流 | 基于对偶方法的变分光流改进算法

//blog.csdn.net/u011344545PCNN以及基于对偶方法的光流代码：https://github.com/MichaelBeechan/Optical_Flow_Based_on_Duality_Method
冲动的MJ·2018-11-27 19:53

Apache Flink 漫谈系列 - 流表对偶(duality)性

实际问题很多大数据计算产品，都对用户提供了SQLAPI，比如Hive,Spark,Flink等，那么SQL作为传统关系数据库的查询语言，是应用在批查询场景的。Hive和Spark本质上都是Batch的计算模式(在《ApacheFlink漫谈系列-概述》我们介绍过Spark是MicroBatching模式)，提供SQLAPI很容易被人理解，但是Flink是纯流（NativeStreaming）的计算
阿里云云栖社区·2018-11-14 00:00

Lagrange duality拉格朗日对偶性

WelcomeToMyBlog在约束最优化问题(ConstrainedOptimization)中,常常利用拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)将原始问题转换为对偶问题,通过求解对偶问题而得到原始问题的解,该方法可用在最大熵模型(MaximumEntropy)和支持向量机(SupportVectorMachine).约束最优化问题标准形式:1.pngf(x),c(x),h(x)是定义在
LittleSasuke·2018-03-17 11:17

拉格朗日对偶问题（Lagrange duality）

引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识。1.原始问题假设f(x),ci(x),hj(x)f(x),c_i(x),h_j(x)f(x),ci(x),hj(x)是定义在RnR^nRn上的连续可微函数，考虑约束最优化问题：min⁡x∈Rnf(x)s.t.ci(x)≤0,i=1,2,…,khj(x)=0,j=1,2,…,k\begin{aligned}\min_{x\in
y小川·2017-03-28 21:07
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