Levenberg-Marquardt算法浅谈

最新推荐文章于 2025-02-26 11:48:18 发布
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分类专栏： 数学
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拿来主义大法好
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Levenberg–Marquardt算法
qq_36159362的博客
04-15 1万+
Levenberg-Marquardt 算法 最优估计算法中通常的做法都是写一个代价函数，并迭代计算最小化代价函数。 解决非线性最小二乘问题的方法有高斯牛顿法等，下面介绍Levenberg-Marquardt 算法： 1. 算法描述 以下引用自维基百科 问题描述 假设 f{\displaystyle f}f是一个从ℜm→ℜn{\displaystyle \Re ^{m} \rightarrow...
Levenberg-Marquardt算法
03-11
Levenberg-Marquardt算法matlab实现，这是优化计算中最小二乘拟合中的一种算法。
Levenberg–Marquardt算法学习
Where there is life, there is hope
11-23 5万+
本次是对Levenberg–Marquardt的学习总结，是为之后看懂sparse bundle ajdustment打基础。这篇笔记包含如下内容：回顾高斯牛顿算法，引入LM算法惩罚因子的计算(迭代步子的计算)完整的算法流程及代码样例1.      回顾高斯牛顿，引入LM算法 根据之前的博文：Gauss-Newton算法学习  假设我们研究如下形式的非线性最小二乘问题：  r(x)为某个问题的残差
【openCV-70】LM算法
最新发布
m0_69378371的博客
02-26 1190
高斯牛顿法是一种高效的数值优化算法，广泛应用于非线性最小二乘问题。通过利用目标函数的雅可比矩阵近似代替二阶导数，减少了计算复杂度，尤其适合于曲线拟合和数据拟合问题。虽然它的收敛速度较快，但对于复杂的模型或不良初始点，可能会遇到局部最优解或收敛缓慢的问题。因此，实际应用时需要仔细选择初始值并考虑算法的局限性。
Levenberg-Marquardt（列文伯格-马夸尔特）算法
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Rouen的专栏
11-17 5万+
 什么是最优化？ 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。 根据求导数的方法，可分为2大类。第一类，若f具有解析函数形式，知道x后求导数速度快。第二类，使用数值差分来求导数。根据使用模型不同，分为非约束最优化、约束最优化、最小二乘最优化。
数学知识--Levenberg-Marquardt算法浅谈
AI小作坊 的博客
03-29 1022
https://blog.youkuaiyun.com/liu14lang/article/details/53991897 11
LevenbergMarquardt算法介绍PPT-Levenberg-Marquardt.ppt
08-13
LevenbergMarquardt算法介绍PPT-Levenberg-Marquardt.ppt 这个是关于Levenberg-Marquardt算法介绍的PPT，望对大家有用！ Levenberg-Marquardt.ppt
bp算法matlab简单代码-levenberg-marquardt-nn-matlab-toolbox:levenberg-marquard
05-26
bp算法matlab简单代码levenberg-marquardt-nn-matlab-工具箱 神经网络库-LEVENBERG MARQUARDT优化 优化技术已广泛用于寻找数学问题中与线性和非线性系统有关的解决方案。 在求解未建模的动力学时，尤其是在控制理论/...
LMFsolve.m：用于非线性最小二乘问题的 Levenberg-Marquardt-Fletcher 算法：LMFsolve.m 找到超定非线性方程组的最小二乘解-matlab开发
05-31
许多年前，标准的 Levenberg-Marquardt 算法由 Fletcher 修改并用 FORTRAN 编码。 LMFsolve 是其在 MATLAB 中实现的本质上的缩短版本，并通过将迭代参数设置为选项进行了补充。 这部分代码受到 Duane Hanselman ...
levenberg_Marquardt算法
09-26
levenberg_Marquardt算法的详细流程，备注清晰，下载可用，是根据算法流程自己编写的程序，内含详细的参数设置介绍。
关于基于Matlab的Levenberg-Marquardt算法参考
10-08
本片是基于Matlab的Levenberg-Marquardt算法参考代码，通过代码，可以加快我们对LM算法求取目标参数的方法掌握，加深对非线性最小二乘法的理解
Levenberg-Marquardt(LM)算法 c++实现
09-05
LM算法，全称为Levenberg-Marquard算法，它可用于解决非线性最小二乘问题，多用于曲线拟合等场合。 LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量 p 在其邻域内做线性近似，忽略掉二阶以上的导数项，从而转化为线性最小二乘问题，它具有收敛速度快等优点。LM算法属于一种“信赖域法”——所谓的信赖域法，此处稍微解释一下：在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思义，就是从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移 s ，然后在以当前点为中心，以 s 为半径的区域内，通过寻找目标函数的一个近似函数（二次的）的最优点，来求解得到真正的位移。在得到了位移之后，再计算目标函数值，如果其使目标函数值的下降满足了一定条件，那么就说明这个位移是可靠的，则继续按此规则迭代计算下去；如果其不能使目标函数值的下降满足一定的条件，则应减小信赖域的范围，再重新求解。 事实上，你从所有可以找到的资料里看到的LM算法的说明，都可以找到类似于“如果目标函数值增大，则调整某系数再继续求解；如果目标函数值减小，则调整某系数再继续求解”的迭代过程，这种过程与上面所说的信赖域法是非常相似的，所以说LM算法是一种信赖域法。
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