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  1. 最优化与KKT条件

  2. 从拉格朗日 条件到KKT条件,详细介绍了非线性规划的问题和解决方案
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-04-01
    • 文件大小:324kb
    • 提供者:mzwang123
  1. 拉格朗日对偶及凸优化

  2. 主要介绍拉格朗日对偶及凸优化,拉格朗日对偶函数。包括拉格朗日对偶问题,强对偶和Slater’s条件,KKT最优化条件,敏感度分析
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-03-26
    • 文件大小:782kb
    • 提供者:chinahnwqf
  1. 1900页数学基础:面向CS的线性代数、拓扑、微积分和最优化.rar

  2. 宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系教授 Jean Gallier 的开源书籍《Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Engineering》用一本书的容量解决了所有问题。这本书涵盖了计算机科学所需的线性代数、微分和最优化理论等问题,可谓详尽。近年来,计算机科学、机器人学、机器学习和数据科学已经成为技术发展的重要推力。任何查看这些领域相关论文的人都会受到一
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-08-14
    • 文件大小:33mb
    • 提供者:fazai001
  1. 机器学习中的最优化算法总结

  2. 机器学习中的最优化算法总结下图给出了这些算法的分类与它们之间的关系: 接下来我们将按照这张图来展开进行讲解。 费马定理 对于一个可导函数,寻找其极值的统一做法是寻找导数为0的点,即费马定理。微积分中的 这一定理指出,对于可导函数,在极值点处导数必定为0: 对于多元函数,则是梯度为0 导数为0的点称为驻点。需要注意的是,导数为0只是函数取得极值的必要条件而不是充分条 件,它只是疑似极值点。是不是极值,是极大值还是极小值,还需要看更高阶导数。对于 元函数,假设x是驻点 如果 (x)>0,则在该
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:557kb
    • 提供者:abacaba
  1. 最优化与KKT条件

  2. 本文档提供了数学中最优化与KKT条件的相关理论和原理。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-07-07
    • 文件大小:324kb
    • 提供者:wxtwy
  1. 最优化和KKT条件

  2. 最优化和KKT条件 用以等式和不等式约束时的一次或二次优化问题的求取
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2011-11-16
    • 文件大小:324kb
    • 提供者:snail02511
  1. 最优化理论KKT.pdf

  2. 机器学习的很多问题最终都可以归结为一个优化问题,针对不同情况下的优化问题,我们给出了具体的解决方案,比如无约束条件下的梯度下降法和牛顿法,等式约束条件下的朗格朗日乘子法以及不等式约束条件下的KKT条件。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-07
    • 文件大小:397kb
    • 提供者:qq_39823607
  1. 最优化理论实践——支持向量机

  2. 约束优化算法实现SVM 约束优化算法概述 阅读文章前,我希望你应该知道约束优化问题的KKT条件,KKT条件能够给出一组方程,并且是最优解的必要条件,在这些解里做遍历并用二阶条件判断是一种解决问题的方式,但对一些并不容易计算的非线性方程组和hessian矩阵,这种方法并不高效。因此我们来介绍一些简单的解决一般约束优化问题的算法。 支持向量机算法推导 Python实现 import numpy as np import random from copy import deepcopy
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:402kb
    • 提供者:weixin_38502693
  1. 深度学习数学基础之约束优化问题

  2. 介绍了深度学习中会用到的条件约束优化问题,主要是KKT法,实例讲解了等式约束、不等式约束优化时,KKT条件的来源和意义。最后简单说明了一下约束最优化问题的对偶问题。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2021-01-10
    • 文件大小:371kb
    • 提供者:weixin_42397505