Marquardt

基于 MATLAB 语言的 BP 神经网络的改进算法

本文给出了基于MATLAB语言的BP神经网络几种改进的算法.阐述了各种BP算法的优化技术原理、优缺点,并就它们的训练速度和内存消耗情况作了比较.建议在多数BP神经网络训练时,先尝试使用Levenberg-Marquardt
电气_空空·2024-01-30 08:56

levenberg-marquardt算法的MATLAB实现

m语言实现主要参照MATLAB帮助文档，利用lsqnonlin实现帮助文档链接options.Algorithm='levenberg-marquardt';x=lsqnonlin(fun,x0,[],
Xingmeng@·2024-01-22 09:09

领导力 | 先从开放式问题开始做起吧！

在“行动学习”大师MichaelJ.Marquardt撰写的《LEADINGWITHQUESTIONS》一书中对“有效的问题”做出了如下定义——“有效的问题是指那些既能够达到目的，又能够在提问者和被提问者之间建立积极关系的问题
跑跑博士·2024-01-08 07:40

PCL点云匹配 3 之 Point-to-Plane ICP

例如Levenberg-Marquardt方法。当使用点到平面误差度量时，最小化的对象是每个源点与其对应目标点的切平面之间的平方距离之和。二、原理介绍那么我们可以计算间距最小函数，即loss函数参
Σίσυφος1900·2023-12-21 06:30

基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络-公式推导及应用

Levenberg-Marquardt算法是一种用于非线性最小化问题的优化算法，通常用于训练神经网络。它结合了梯度下降和高斯-牛顿方法的特点，旨在提高收敛速度和稳定性。
轩Scott·2023-12-19 05:39

LM算法

答：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。它的应用领域非常广泛，如：经济学、管理优化、网络分析、最优设计、机械或电子设计等等。
xyz599·2023-11-30 04:13

AlgoC++第五课：基于矩阵的算法实现

3.1Matrix.hpp3.2Matrix.cpp3.3main.cpp3.4拓展-cblas_sgemm3.5拓展-LU分解4.多元线性回归5.多元逻辑回归6.最小二乘法7.岭回归(L2)8.多元牛顿法9.高斯牛顿法10.Levenberg-Marquardt
爱听歌的周童鞋·2023-11-24 11:41

手推 Levenberg-Marquardt算法与C++实现

这次博客主要介绍了SLAM中经常用到的Levenberg-Marquardt算法。该算法是一种信赖搜索方法。
南山二毛·2023-11-24 11:10

Open3D(C++) 点到平面的ICP算法实现点云精配准

一、算法原理1、算法概述  点到平面度量通常使用标准非线性最小二乘法来求解，例如Levenberg-Marquardt。点到平面ICP算法的每次迭
点云侠·2023-11-07 08:15

C#，数值计算——数据建模，非线性拟合列文伯格·马夸尔特算法（LM，Levenberg-Marquardt nonlinear fitting）的计算方法与源程序

1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{//////Levenberg-Marquardtnonlinearfitting///publicclassFitmrq{privateconstintNDONE=4;privateconstintITMAX=1000;privateintndat{get;set;}privateintma{get;set;
Trufferover·2023-10-14 10:08

基于Levenberg-Marquardt算法的声源定位matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序....................................................................%MLif(bML==1)varxs_ML=var(bias_Xs_ML(:,1));
简简单单做算法·2023-09-13 06:57

基于OpenCV solvePnP函数估计头部姿势

人脸识别文章目录人脸识别一、姿势估计概述1、概述2、姿态估计3、在数学上表示相机运动4、姿势估计需要什么5、姿势估计算法6、Levenberg-Marquardt优化二、solvePnP函数1、函数原型
工头阿乐·2023-07-29 13:25

都是被逼的... ，LM算法的具体实现python和C++代码

L-M方法全称Levenberg-Marquardt方法，是一种非线性最小二乘优化算法，它通过同时利用高斯牛顿方法和梯度下降方法来解决非线性最小二乘问题。
逃逸的卡路里·2023-06-22 11:05

可变多隐层神经网络的python实现

目前只实现了一个学习方法：lm（Levenberg-Marquardt训练算法），你可以添加不同的学习方法到NeuralNetwork类什么是最优化，可分为几大类？答：Levenberg
derek881122·2023-01-07 11:31

高斯牛顿(Gauss Newton)、列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)最优化算法与VSLAM

转载请说明出处：http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/74973347在VSLAM优化部分，我们多次谈到，构建一个关于待优化位姿的误差函数（直接法：灰度误差；特征点法：重投影误差），当待优化的位姿使这个误差函数最小时(当SLAM运动不是太剧烈时，误差函数满足单峰性)，认为此时位姿最精确。如果这个误差函数是线性，而且已知解析式的，很容
weixin_30463341·2023-01-03 02:33

levenberg-marquardt算法MATLAB实现

m语言实现主要参照MATLAB帮助文档，利用lsqnonlin实现参考链接options.Algorithm='levenberg-marquardt';x=lsqnonlin(fun,x0,[],[]
wuqx_blogs·2022-12-30 21:39

数值计算之 Levenberg-Marquardt算法

数值计算之Levenberg-Marquardt算法前言高斯牛顿法LM算法阻尼牛顿法阻尼系数λ\lambdaλ置信域法置信域dddLM算法的流程代码示例前言本篇是牛顿法的最后一篇，Levenberg-Marquardt
RuiH.AI·2022-12-30 21:33

Levenberg-Marquardt算法求解单应性矩阵

A.Levenberg-Marquardt算法待估计的模型参数x=[x1,x2,⋯ ,xn]T\mathbf{x}=[x_1,x_2,\cdots,x_n]^Tx=[x1,x2,⋯,xn]T误差函数fi
小书生大侠客·2022-12-30 21:27

手把手安装Origin软件

Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法（LMA）的非线性最小二乘法拟合。Origin强大的数据导入功能，支持多种格式的数据，包括A
clarkjs·2022-12-27 21:33

非线性优化整理-3.Levenberg-Marquardt法(LM法)

基础LM法mu的计算收敛条件算法流程结论信赖域法注意到关于LM法网上大部份资料内容比较混乱，主要是因为LM法是可以从两个不同的视角看的。一种是看作介于高斯牛顿和梯度下降法之间的一种算法，另一种是作为一种信赖域的算法来看，而两种视角下虽然最后结论比较相似，但公式推导的思路差别会比较大。从历史上讲，LM法最初作为高斯牛顿法的改良而被提出，随后才有了信赖域法上应用。这里先从高斯牛顿法/梯度下降法混合的视
boksic·2022-12-23 15:25

数学知识--Levenberg-Marquardt算法浅谈

然后Levenberg-Marquardt方法的好处就是在于可以调节:如果下降太快，使用较小的λ，使之更接近高斯牛顿法如果下降太慢，使用较大的λ，使之更接近梯度下降法
O天涯海阁O·2022-12-08 07:46

【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
雪吟花落·2022-12-08 07:15

Levenberg–Marquardt（LM）

Levenberg–Marquardt（LM）详解1、基础概念1.1、信赖域法1.2、泰勒展开1.2、正定矩阵(positivedefinitematrix)1.3、雅克比矩阵(Jacobianmatrix
starmier·2022-12-08 07:15

Levenberg-Marquardt(LM算法)的理解

Levenberg-MarquardtLM算法的理解1.convexoptimization1.1convexset1.2convexfunction1.3optimizationproblem1.4convexoptimization1.5Duality2.SLAMBundleAdjustment2.1GaussNewton'smethod2.2LM法2.3Regularizaioninopti
hhhliuye·2022-12-08 07:44

lm opencv 算法_Levenberg–Marquardt算法学习（和matlab的LM算法对比）

我们知道高斯牛顿法的迭代公式：Levenberg–Marquardt算法是对高斯牛顿的改进，在迭代步长上略有不同：最速下降法对初始
weixin_39731922·2022-12-08 07:44

Levenberg-Marquardt（列文伯格-马夸尔特）算法

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。它的应用领域非常广泛，如：经济学、管理优化、网络分析、最优设计、机械或电子设计等等。
圣书·2022-12-08 07:12

Levenberg-Marquardt算法

设函数建立了参数向量估计的测量向量的关系.现在有初始的参数估计和测量向量,想找到一个向量最好满足函数关系.即最小化平方距离.LM算法的思想是在信赖域内线性逼近.对于一个小的,泰勒展开得到近似值.[1]是雅克比矩阵.像所有的非线性优化方法一样,LM是迭代的:设置起始点,产生一系列的,最后收敛到的局部最小值.因此,对于每一步,需要找到最小化.被找的就是线性最小二乘问题的解:当和的列空间正交时获得最小值
chill_chill·2022-12-08 07:40

训练数据常用算法之Levenberg–Marquardt（LM）

引入问题神经网络训练数据的过程就是不断调整未知参数使得代价函数达到最小值，通常选择均值平方差函数MSE，即解决一个如下问题。传统BP算法更新参数使用的是最快梯度下降法，即沿梯度的反方向，按一定步长大小，进行参数更新，使的评价函数达到极小值。hsd=-F'(x)但是此种方法忽略了二阶导数项，最终阶段为线性收敛，且速度较慢，因此，更多时候是将其作为优化初始阶段所采用方法。相反，牛顿法使用了二阶导数，最
Timmy_Y·2022-12-08 07:09

【优化算法】LM算法(Levenberg-Marquardt Algo)

算法流程图Ref算法流程图图来自玉米大神Ref中文通俗解释Wikipedia详细介绍L~M方法:玉米大神的讲解，通俗透彻
北境の守卫·2022-12-08 07:39

Levenberg-Marquardt方法

Levenberg-Marquardt又称莱文贝格－马夸特方法（Levenberg–Marquardtalgorithm）能提供数非线性最小化（局部最小）的数值解。
我就是我--不一样的烟火·2022-12-08 07:08

机器学习-最小二乘拟合

：https://www.mathworks.com/help/optim/ug/least-squares-model-fitting-algorithms.html这里主要记录Levenberg-Marquardt
RS&Hydrology·2022-12-01 10:45

浅谈非线性回归（non-linear regression）

引言最小二乘多项式拟合非线性拟合Gauss–NewtonGauss–NewtonGauss–Newton算法[1]Levenberg–MarquardtLevenberg–MarquardtLevenberg–Marquardt
Σ2333!·2022-11-20 08:33

非线性最小二乘问题与Levenberg–Marquardt算法详解

1最小二乘问题给定一组连续函数f:Rn→Rm,m⩾n{\mathbf{f}}:{\mathbb{R}^n}\to{\mathbb{R}^m},{\text{}}m\geqslantnf:Rn→Rm,m⩾n，其最小二乘问题的定义为x∗=arg⁡min⁡x{F(x)},F(x)=12∑i=1m(fi(x))2=12∥f(x)∥2=12f(x)Tf(x).(1.1){{\mathbf{x}}^*}=\a
峡谷相对论·2022-11-20 01:49

LM优化算法

LM算法理论知识梯度下降高斯牛顿Levenberg–Marquardt算法框架算法的整体流程求解器update流程说明算法实现头文件cpp算法调用LM优化算法，是一种非线性优化算法，其可以看作是梯度下降和高斯牛顿法的结合
mppcasc·2022-03-28 07:29

Levenberg–Marquardt算法学习

本次是对Levenberg–Marquardt的学习总结，是为之后看懂sparsebundleajdustment打基础。
taotao1233·2022-03-28 07:58

Origin绘图软件教程视频科技函数绘图 零基础自学入门到精通课程资料

Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法（LMA）的非线性最小二
技能补给站·2022-02-11 13:35

MATLAB 拟合神经网络—— fitnet

trainFcn为训练函数，如下表所示名称函数‘trainlm’Levenberg-Marquardt‘trainbr’BayesianRegularization‘trainscg’ScaledConjugateGradient
脱碳甲醛·2020-09-17 07:01

matlab 神经网络工具箱 nntraintool 详解

该部分展示了该网络所使用的训练算法，可以看出DataDivision：该网络采用随机划分的方法将数据集划分为trainingset、validationset、testsetTraining：该网络采用Levenberg–Marquardt
白水baishui·2020-09-17 06:36

视觉slam第六讲笔记：非线性优化、最小二乘、Gauss-Newton、LM、Ceres、g2o

状态估计问题二、最小二乘三.解决下降方向$\Deltax_{k}$如何确定的问题3.1一阶和二阶梯度法3.1.1一阶梯度=最速下降法3.1.2二阶梯度=牛顿法3.2高斯牛顿法：3.3Levenberg–Marquardt
笔还是要动的·2020-09-14 08:42

tiny_cnn程序总结2----网络的训练过程

在网络的整体架构搭建好之后，剩下的最重要的部分就是该怎么训练网络，如何更新各层网络的weight和bias参数，LeNet网络采用的optimization的方式是StochasticDiagonalLevenberg-Marquardt
Buyi_Shizi·2020-09-12 02:34

利用Levenberg_Marquardt算法求解无约束的非线性最小二乘问题~

早就想写这篇文章，但是一直没抽出空，主要是画图比较麻烦，嘿嘿~现在介绍如何利用经典的Levenberg_Marquardt算法求解无约束的非线性最小二乘问题。
迷雾forest·2020-08-25 01:28

Levenberg-Marquardt算法与透视变换矩阵优化

一般来说我们利用牛顿法使用来求f(x)=0的解。求解方法如下：先对f(x)一阶泰勒展开得所以我们有，即因此也就得到了我们的牛顿迭代公式：求解最优化问题牛顿法首先则是将问题转化为求这个方程的根。一阶展开：令求解得到，相比于，高斯牛顿法在讲牛顿法的时候，我们举的例子是一维的，若如果我们遇到多维的x该如何办呢？这时我们就可以利用雅克比，海赛矩阵之类的来表示高维求导函数了。比如,其中所以我们有雅克比矩阵：
我不会等你太久·2020-08-24 04:20

Levenberg-Marquardt算法浅谈

码字不易，转发请注明原文链接在讲Levenberg-Marquardt算法之前我想先谈下牛顿法和高斯牛顿法。牛顿法如果有一点数值计算知识的同学对牛顿迭代法并不陌生，先贴个经典例图来镇楼。
Louis_lan·2020-08-23 01:09

LM优化算法的Matlab实现

LM算法即Levenberg-Marquardt算法。
粼粼淇·2020-08-19 18:12

无约束最优化方法学习笔记

非线性最小二乘问题的高斯牛顿法和Levenberg-Marquardt法。坐标轮换法。１.基础知识首先来看无约束最优化问题：minf(x)其中函数f:Rn→R.求解此问题的方法方法分为两大类：最
TomHeaven·2020-08-10 10:33

周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.6 - BP算法改进

数值优化算法：如共轭梯度法、牛顿迭代法、Levenberg-Marquardt法。这里我们首先采用附加动量实现基本的方法改进。然后
Snoopy_Yuan·2020-08-10 08:55

LM(Levenberg–Marquardt)算法原理及其python自定义实现

LM算法原理及其python自定义实现LM(Levenberg–Marquardt)算法原理LM算法python实现实现步骤：代码：运行结果：LM(Levenberg–Marquardt)算法原理LM算法作为非线性优化的
Leo-Ma·2020-08-07 21:37

迭代求解最优化问题——Levenberg-Marquardt算法

高斯牛顿法使用的条件上一篇中提到了线性最小二乘问题minx||Ax−b||的的标准方程为ATAx−ATb=0。其中x为n维向量，b为m维向量，A为m×n的矩阵。从标准方程我们可以求出x的解析解，然而这其实隐含了一个条件，就是rank(A)=n。当A秩亏的时候，rank(ATA)≤rank(A)0时，ATA+λI一定可逆。对λ的选取需要特别注意，λ过小时起不到阻尼的作用，λ过大时会使得最终求解的问题
炽霜·2020-08-03 16:48

VINS-Mono之后端非线性优化 (目标函数中视觉残差和IMU残差，及其对状态量的雅克比矩阵、协方差递推方程的推导)

文章目录1.前言2.非线性最小二乘2.1Guass-Newton和Levenberg-Marquardt2.2鲁棒核函数下状态量增量方程的构建3.局部BundleAdjustment代价函数的构建4.IMU
Hansry·2020-07-30 13:25

高斯牛顿(Gauss Newton)、列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)最优化算法与VSLAM

转载请说明出处：http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/74973347在VSLAM优化部分，我们多次谈到，构建一个关于待优化位姿的误差函数（直接法：灰度误差；特征点法：重投影误差），当待优化的位姿使这个误差函数最小时(当SLAM运动不是太剧烈时，误差函数满足单峰性)，认为此时位姿最精确。如果这个误差函数是线性，而且已知解析式的，很容
zhubaohua_bupt·2020-07-29 03:06
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