牛顿法、最速下降法、共轭梯度法的区别

三种无约束优化问题求解算法
最新推荐文章于 2024-03-09 19:35:55 发布
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#算法

这三种算法都是求解无约束优化问题的方法。
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【下降算法】最速下降法、Newton法、共轭梯度法
Serendipity_zyx的博客
09-27 2万+
文章目录1. 一维搜索2. 最速下降法最速下降法特征最速下降法的优缺点3. Newton法算法基本思想牛顿法和梯度下降法的效率对比 1. 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。大部分时候，最优化问题都采用迭代计算的方式来求解。而大多数迭代下降算法都具有的共同点是在得到某次迭代点xkx^kxk后，需要按照一定规则来确定一个方向dkd^kdk，沿着该方向在直线上求函数的极小点得到下一个迭代点xxxk+1 。 这样不断在一维的目标函数上，求
梯度类算法原理：最速下降法、牛顿法和拟牛顿法
taozibaby的博客
02-05 1072
梯度类算法原理：最速下降法、牛顿法和拟牛顿法
最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法
04-29
学会不同搜索法（最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法）的计算步骤； 比较不同搜索法（最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法）的优缺点
优化算法中的最速下降法、共轭梯度法和牛顿法
最新发布
YHKKun的博客
03-09 3803
最速下降法、共轭梯度法和牛顿法都是基于迭代和梯度信息的优化算法，用于求解无约束优化问题。
寻优方法总结：最速下降法，牛顿下降法，阻尼牛顿法，拟牛顿法DFP/BFGS
yujianmin1990的专栏
08-11 8931
寻找最优参数解，就是在一块参数区域上，去找到满足约束条件的那组参数。形象描述，比如代价函数是个碗状的，那我们就是去找最底部（代价最小）的那个地方的对应的参数值作为最优解。那么，如何找到那个底部的最优参数解呢，如何由一个初始值，一步一步地接近该最优解呢。寻优过程，就是确定逼近最优解的方向，并以一定步幅不断靠近的过程。
最速下降法牛顿法（阻尼）共轭梯度法以及拟牛顿法.rar
04-04
main为主函数 fun gfun ggfun分别为输入的...分别为最速下降法 牛顿法（阻尼）共轭梯度法 以及 拟牛顿法 F1-4为下降的图示 可以看到牛顿法和拟牛顿法收敛速度最快 但是牛顿法需要求矩阵的逆 在实际中 运算量可能较大
shuzhidaishu.rar_共轭梯度 矩阵_共轭梯度法_最速下降法_梯度下降矩阵_牛顿法 矩阵
09-23
本资源“shuzhidaishu.rar”显然包含了关于矩阵计算的一些关键方法，如共轭梯度法、最速下降法、梯度下降矩阵以及牛顿法。以下是对这些方法的详细阐述： 1. **共轭梯度法（Conjugate Gradient Method）**： 共轭...
基于Python共轭梯度法与最速下降法之间的对比
01-21
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...
Python实现最速下降法、共轭梯度法和信赖域狗腿法源代码
04-08
在优化领域，数值方法起着至关重要的作用，其中包括最速下降法、共轭梯度法以及信赖域狗腿法。这些方法主要用于解决多元函数的最小化问题，广泛应用于机器学习、数据分析、工程计算等多个领域。下面我们将详细探讨这...
最速下降法与牛顿法_最速下降法；牛顿梯度法；最优化；算法_eaten4co_梯度下降_梯度下降法_
09-29
最速下降法与牛顿法是两种在优化领域广泛应用的迭代算法，主要用于寻找函数的局部极小值。本文将深入探讨这两种方法，并结合梯度下降法进行比较。 首先，最速下降法（Steepest Descent）是基于梯度方向的优化算法。...
MATLAB实现最速下降法，牛顿法和共轭梯度法
12-18
最速下降法是以负梯度方向最为下降方向的极小化算法，相邻两次的搜索方向是互相直交的。牛顿法是利用目标函数在迭代点处的Taylor展开式作为模型函数，并利用这个二次模型函数的极小点序列去逼近目标函数的极小点。共轭梯度法它的每一个搜索方向是互相共轭的，而这些搜索方向仅仅是负梯度方向与上一次接待的搜索方向的组合。
最速下降法/steepest descent，牛顿法/newton，共轭方向法/conjugate direction，共轭梯度法/conjugate gradient 及其他
911的专栏
10-12 3207
在最优化的领域中，这“法”那“法”无穷多，而且还“长得像”——名字相似的多，有时让人觉得很迷惑。 在自变量为一维的情况下，也就是自变量可以视为一个标量，此时，一个实数就可以代表它了，这个时候，如果要改变自变量的值，则其要么减小，要么增加，也就是“非左即右“，所以，说到“自变量在某个方向上移动”这个概念的时候，它并不是十分明显；而在自变量为n（n≥2）维的情况下，这个概念就有用了起来：假设自变
最速下降法，高斯牛顿以及LM算法的区别与联系
Du_Shuang的博客
11-11 2459
转载于：https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7739775.html 高斯牛顿法详细叙述参考：https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7739775.html [3]计算---非线性优化  可以使用各种优化算法来进行计算，BA现在基本都是利用LM（Levenberg-Marquardt）算法并在此基础上利用BA模型的稀疏性质来进行计算的， LM算法是最速下降法（梯度下降法）和Gauss-Newton的结合体。 （1）最速下
几种常用的优化方法梯度下降法、牛顿法、）
u011584941的专栏
03-23 1万+
几种常用的优化方法 1. 前言 熟悉机器学习的童鞋都知道，优化方法是其中一个非常重要的话题，最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单，coding 方便，是训练模型的必备利器之一。   2. 几个数学概念 1) 梯度（一阶导数） 考虑一座在 (x1, x2) 点高度是 f(x1, x2) 的山。那么，某一点的梯度方向是在该点坡度
一维搜索、最速下降（梯度下降）与牛顿法（拟牛顿法）
zxxxxxxy的博客
01-06 7151
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。大部分时候，最优化问题都采用迭代计算的方式来求解。而大多数迭代下降算法都具有的共同点是在得到某次迭代点xkx^kxk后，需要按照一定规则来确定一个方向dkd^kdk，沿着该方向在直线上求函数的极小点得到下一个迭代点xk+1x^{...
深入浅出最优化(3) 最速下降法与牛顿法
weixin_43441742的博客
05-13 6049
1 下降算法中的搜索方向 1.1 下降方向的判定 根据泰勒展开f(xk+αkdk)=f(xk)+αkgkTdk+o(∣∣αkdk∣∣2)f(x_k+\alpha_kd_k)=f(x_k)+\alpha_kg^T_kd_k+o(||\alpha_kd_k||^2)f(xk​+αk​dk​)=f(xk​)+αk​gkT​dk​+o(∣∣αk​dk​∣∣2)，忽略极小项后，我们可以在xkx_kxk​点处找到f(x)f(x)f(x)的一条切线s(α)=f(xk)+gkTdkαs(\alpha)=f(x_k)+g_k
共轭梯度法,最速下降法和牛顿法
叶子叶来
08-29 1万+
共轭梯度法,最速下降法和牛顿法 (2013-01-24 09:06:26) 标签： 梯度 it 分类：Communication 共轭梯度法   数学上，共轭梯度法是求解特定线性系统的数值解的方法，其中那些矩阵为对称和正定。共轭梯度法是一个迭代方法，所以它适用于稀疏矩阵系统，因为这些系统对于象乔莱斯基分解这样的直接方法太大了。这种
常用的优化算法：梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法,共轭梯度法
sunflower_sara的机器学习园地
07-26 1万+
目录 0.几个数学概念 1. 梯度下降法（Gradient Descent） 2. 牛顿法和拟牛顿法（Newton's method & Quasi-Newton Methods） 3. 共轭梯度法（Conjugate Gradient） 4. 启发式优化方法  5. 解决约束优化问题——拉格朗日乘数法 0.几个数学概念 1) 梯度（一阶导数） 考虑一座在 (x1, x2...
最优化方法总结——梯度下降法、最速下降法、牛顿法、高斯牛顿法、LM法、拟牛顿法
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Dfreedom.的博客
11-22 2万+
最优化方法总结——梯度下降法、最速下降法、牛顿法、高斯牛顿法、LM法、拟牛顿法。总结了算法的迭代公式以及改进的点和解决的问题
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