［每日问答］无约束最优化问题有哪些解法？

最新推荐文章于 2025-11-22 16:55:31 发布
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#数据分析 #数据挖掘 #机器学习

博客涉及数据分析、数据挖掘和机器学习等信息技术领域内容，虽未给出具体内容，但这些领域在数据处理、模型构建等方面有重要作用，能助力从数据中获取有价值信息。

提示工程架构师如何用量子启发算法复用优质提示？
小白菜的博客
09-03 950
想象提示库是一个“图书馆”，传统方法是“按书名找书”（关键词）或“按书架位置找书”（向量检索），而量子启发算法是“同时感知所有书的内容关联，并瞬间锁定最适合你的那本，还能自动调整书的章节结构以匹配你的阅读习惯”。：将检索到的优质提示调整为适配当前任务（如从“糖尿病科普”调整为“心脏病科普”），需优化提示的多个参数（如场景关键词、长度、约束条件）。挑战：传统嵌入模型（如Sentence-BERT）难以捕捉提示的“隐性特征”（如“指令的权威性语气”“约束条件的严格程度”）。
AI应用架构师教你选择最适配企业的AI技术栈
大数据洞察的博客
08-20 783
在AI技术爆发的今天，企业面临着前所未有的选择困境：一边是大模型（如GPT-4、LLaMA 3）、生成式AI工具层出不穷，另一边是传统机器学习框架（TensorFlow、PyTorch）持续迭代；既有云厂商提供的“开箱即用”API服务，也有开源社区的免费模型可供微调。本文将跳出“技术崇拜”的误区，提供一套——从业务需求拆解到技术维度评估，从资源规划到原型验证，帮助企业架构师、技术负责人和AI产品经理摆脱“跟风选型”的陷阱，做出理性、可持续的技术决策。
凸优化——无约束优化问题常用求解方法
qq_30516823的博客
06-08 1643
无约束优化问题常用求解方法 1.前情提要 上一章说了线搜索下降算法的几个关键问题，确定步长和下降方向，前一章的线搜索方法主要是确定步长。这一章确定下降方向。 2. 坐标轴下降法 3. 最速下降法 4.牛顿法 5. 修正牛顿法 6. 拟牛顿法 ...
机器学习笔记之最优化理论与方法(六)无约束优化问题——最优性条件
静静的学习就好
09-04 2216
本节将介绍无约束优化问题，主要介绍无约束优化问题最优解的相关性质。
无约束最优化问题的一般结构与规划方法
止于至玄
10-10 7333
无约束问题与最优解 最优性条件 一维线性搜索 精确线性搜索 直接搜索法 非精确一维搜索法 下降算法的收敛性与收敛速度 无约束规划 最速下降法 Newton法 Newton-最速下降混合算法 阻尼Newton法 拟Newton法 共轭梯度法 无约束问题与最优解 考虑如下最优化问题： minx∈Rnf(x)minx∈Rnf(x)\min_{x\in\mathbb{R}...
无约束最优化方法
Shilong的博客
08-08 1498
无约束优化的常用方法：一阶最速下降法、二阶牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法
提示工程架构师如何快速掌握新技术？5个主动学习策略分享
AI 领航者的博客
09-10 473
当你将上述5个策略整合起来，会形成一个自我加速的学习飞轮结构化知识体系为"飞轮基座"，确保知识有序存储；项目实战为"飞轮动力"，通过实践强化记忆；主动输出为"飞轮齿轮"，通过解释深化理解；社区参与为"飞轮润滑剂"，借助外部反馈减少摩擦；元学习为"飞轮调速器"，动态优化学习效率。启动飞轮的行动指南本周：选择一个你正在学的新技术（如Agent提示工程），用"技术雷达四象限"筛选核心知识，绘制初步知识图谱；两周内。
1000道算法工程师面试题（大模型）—— 第31部分
最新发布
qq_38334677的博客
11-22 918
系统设计与优化摘要 本文探讨大模型系统设计中的核心挑战与解决方案，涵盖以下关键点： 索引策略：RAG系统采用增量更新+定期全量合并的Lambda架构，结合软删除优化百万级文档管理。 高性能网关：通过语义缓存（节省30%-50%流量）、模型路由分层、Token级计费实现亿级API调用支持。 延迟优化：区分TTFT与TPOT瓶颈，针对性优化Tokenizer、Prompt预填充或流式传输。 资源受限部署：通过AWQ量化、Tensor并行在4张3090显卡上高效运行33B代码生成模型。 安全防护：采用Prompt
《文科生也能懂：AI大模型黑话百科全书：从懵圈到上头》​
xxedts的博客
06-08 1381
Part 1初识巨人与他们的小伙伴们。
求解无约束最优化问题方法
weixin_30399055的博客
09-11 660
最常用的：梯度下降法(gradient descent)或最速下降法(steepest descent)。有实现简单的优点。梯度下降是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度。 当目标函数是凸函数时，梯度下降算法是全局最优解。一般情况下，其解不保证是全局最优解。梯度下降法的收敛速度也未必最快。 还有，牛顿法和拟牛顿法，也是常用的方法，有收敛速度快的优点。牛顿算法是迭代算法，每一步需要求解目标函数...
凸优化之无约束优化问题的求解方法
wowotou的博客
06-05 1012
无约束优化问题的求解方法 minimizef(x)\text{minimize} \quad f(x)minimizef(x) 其中 f:Rn→Rf: \mathbf{R}^{n} \rightarrow \mathbf{R}f:Rn→R 是二次可微凸函数(这意味着 dom⁡f\operatorname{dom} fdomf 是开集).我们假定该问题可解，即存在最优点 x⋆x^{\star}x⋆ . 更准确地说，x⋆x^{\star}x⋆ 不仅存在，并且唯一.我们用 p⋆p^{\star}p⋆ 表示最优值
无约束问题的最优化
qq_54809548的博客
03-28 2586
目录 MATLAB基本操作 无约束问题最优化方法 “0.618”法： gold.m（主文件） run.m(调用文件) 抛物线法 qmin.m(主文件) run.m(调用文件) Armijo准则 armijo.m fun.m gfun.m run.m 最速下降法 grad.m fun.m / gfum.m 同上 run.m 阻尼牛顿法 dampnm.m fun.m / gfum.m 同上 Hess.m run.m 拟牛顿法---对称秩1算法 sr1.......
无约束优化方法
_2312
05-13 8229
简要介绍无约束优化方法，详细介绍牛顿法、 梯度下降法、Hook-Jeeves 的理论推导和python实现
最优化问题——无约束优化方法(一)
hei653779919的博客
06-02 1万+
最优化问题——无约束优化方法 在只前的文章中，我们关注的是非线性规划问题，以及对应步长因子的搜索方法。在非线性规划问题中，其基本形式包括目标函数和约束条件两个部分，并且约束条件确定了可行域等等重要的部分。但是今天，我们开始关注与不存在约束的优化问题。 1 无约束优化问题的引入 1.1 无约束优化意义 实际的优化问题一般都有很多的约束，那么为什么还需要研究无约束的最优化方法呢？首先，我们从一个例子开始，相信大家在看到我的这篇文章之前，对于机器学习中的SVM算法已经有了一定的了解，对于SVM的求解，同样也是包含
无约束优化方法简介
东风韶山
04-21 765
优化方法
无约束最优化方法学习笔记
热门推荐
tomheaven的专栏
08-11 1万+
这一段时间学习优化理论中的一些经典方法，写下一些要点和体会，帮助自己和有需要的人理解最优化方法。１.基础知识首先来看无约束最优化问题： minf(x)\begin{equation} \min f(x) \end{equation} 其中函数 f:Rn→Rf:R^n\rightarrow R.求解此问题的方法方法分为两大类：最优条件法和迭代法。所谓的最优条件法，是指当函数存在解析形式，能够通
无约束优化的基本方法
Major_S的博客
02-05 876
梯度下降法是一种常用的优化算法，旨在通过反复更新参数值，使目标函数的值逐渐减小，直至找到最小值。共轭梯度法的基本思想是，在每次迭代中选择一个新的搜索方向，使得这个方向与之前的方向共轭（即互不相关），从而加速收敛。拟牛顿法是牛顿法的一种变种，旨在通过近似海森矩阵来减少计算成本。通过本课内容，不仅能够理解无约束优化的基本方法，还能通过编程实现这些方法，并掌握它们的实际应用。牛顿法的优点是收敛速度快，但计算海森矩阵的代价较高。牛顿法是一种利用目标函数的二阶导数（即海森矩阵）来加速收敛的优化方法。
02(e)多元无约束优化问题- 梯度的两种求解方法以及有约束转化为无约束问题
weixin_30896511的博客
07-12 1353
2.1求解梯度的两种方法 以$f(x,y)={{x}^{2}}+{{y}^{3}}$为例，很容易得到： $\nabla f=\left[ \begin{aligned}& \frac{\partial f}{\partial x} \\& \frac{\partial f}{\partial y} \\\end{aligned} \right]=\left[ \be...
Dennis经典著作：无约束优化与非线性方程数值解法
《无约束最优化与非线性方程的数值方法》是一本不可或缺的工具书，对于理解现代优化技术在解决实际问题中的作用，以及提高数值计算能力有着重要意义。随着科技的发展，这些核心知识仍在不断发展和演进，这本书的再版...
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