近端梯度下降与软阈值迭代：PGD and ISTA

最新推荐文章于 2025-06-17 00:30:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-17 00:30:00 发布 · 337 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#逻辑回归 #算法 #机器学习

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
梯度下降算法(Gradient Descent)
Ioners的博客
11-05 2061
一、定义      梯度下降法（Gradient desent） 是一个一阶最优算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过长被称为梯度上升法。 二、利用Python代码实现梯度下降算法。     在模拟梯度下降算法之前，...
投影梯度下降算法（PGD）
phymat.nico的专栏
09-25 1万+
数据建模与分析第12讲（统计学习中的凸优化算法） - 知乎 投影梯度下降（Projected gradient descent） - 简书 PGD 此代码实现投影梯度下降算法 - 下载 - 搜珍网
PGD-37：Python中的投影梯度下降项目实践
weixin_31620365的博客
06-01 459
梯度是微积分中多变量函数的导数概念，它是函数在某一点处的方向导数沿着坐标轴方向取得的最大值，且方向指向函数值增长最快的方向。对于函数f(x,y)，其梯度记作∇f，是一个向量，其各分量为函数关于各个变量的偏导数。设有函数f: R^n → R，其梯度定义为：在具体实现上，梯度可以用来表示损失函数相对于模型参数的偏导数向量。通过梯度，我们可以计算损失函数沿着每个参数的变化率，这对于后续的优化过程至关重要。
稀疏编码: LASSO，近端梯度优化（PGD），迭代软阈值算法（ISTA），L-Lipschitz条件，软阈值
wzg2016的博客
10-08 6402
在用到稀疏编码时，难免会提到以下概念： （1）LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operatior): 最小绝对收缩选择算子。这个名词听名字比较唬人，很高大上的样子，其实本质很简单，就是给一个解向量增加一个L1范数约束，使解向量的元素尽可能稀疏（0元素越多越好）。L1范数就是一个向量的各元素的绝对值之和。 （2）近端梯度下降（Proximal Gradient Descent, PGD），也可以称为近端梯度优化:听着也很高大上。其实质就是，当一个损
LASSO回归与L1正则化 西瓜书
热门推荐
BITDDD小栈
04-23 1万+
1.结构风险与经验风险在支持向量机部分，我们接触到松弛变量，正则化因子以及最优化函数，在朴素贝叶斯分类，决策树我们也遇到类似的函数优化问题。其实这就是结构风险和经验风险两种模型选择策略，经验风险负责最小化误差，使得模型尽可能的拟合数据，而结构风险则负责规则化参数，使得参数的形式尽量简洁，从而达到防止过拟合的作用.所以针对常见模型，我们都有下式：.........
关于近端梯度下降法你不知道的事
lyy的博客
05-26 2065
目录介绍梯度下降法回顾近端梯度下降法加速的近端梯度法 介绍 近端梯度下降法是众多梯度下降 (gradient descent) 方法中的一种，其英文名称为proximal gradident descent，其中，术语中的proximal一词比较耐人寻味，将proximal翻译成“近端”主要想表达"（物理上的）接近"。与经典的梯度下降法和随机梯度下降法相比，近端梯度下降法的适用范围相对狭窄。对于凸优化问题，当其目标函数存在不可微部分（例如目标函数中有 [公式] -范数或迹范数）时，近端梯度下降法才会派上用
关于PGD(映射式梯度下降)对抗训练的理解
Grant Tour of Algorithms
12-26 8555
在生成对抗样本这个应用场景下，对抗样本的最优境界是足以迷惑模型，对人眼却没有产生可视的变化。这意味着样本需要在原样本的L_2或者L_inf球内产生。这时，使用PGD会带来两点不足 一、PGD方法本身最适用于凸集，凸集中只有唯一的本地最优，也即为全局最优，那么本地最优的问题就得以避免。然而，目前观察表明样本空间对于坡度来说并不是凸集，存在多个本地最优，那么遇到非全局最优的本地优化就是难免的 二、除此...
稀疏编码公式推导：LASSO，ISTA，近端梯度优化，软阈值
10-15
在这个过程中，LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归、近端梯度优化（Proximal Gradient Descent, PGD）、迭代软阈值算法（Iterative Soft Thresholding Algorithm, ISTA）以及L-Lipschitz...
Deep Generalized Unfolding Networks for Image Restoration论文阅读
最新发布
yangqoor的博客
06-17 1197
的问题，提出一种兼具模型驱动可解释性与数据驱动自适应性的框架。
【优化】近端梯度下降（Proximal Gradient Descent）求解Lasso线性回归问题
敲代码的quant的博客
04-28 9381
近端梯度下降 近端梯度下降（Proximal Gradient Descent, PGD）是众多梯度下降算法中的一种，与传统的梯度下降算法以及随机梯度下降算法相比，近端梯度下降算法的使用范围相对狭窄，对于凸优化问题，PGD常用与目标函数中包含不可微分项时，如L1L1L1范数、迹范数或者全变正则项等。 常见线性回归问题 很多优化问题都可以转换为线性回归问题，假设线性回归的表达式是y=Xwy = Xw...
【约束非线性优化1】投影梯度下降法
m0_54713489的博客
11-02 2132
前面章节我们介绍了梯度下降法来解决无约束的非线性优化问题。那么如何解决带优化的非线性优化问题呢？一个直观的想法是：我们依旧先进行梯度下降到一个相对较小的点，然后再将这个点通过某种方式投影到可行域内。xk21​xk−ηk​∇fxkxk21​Ωxk1∈argx∈Ωmin​∣∣x−xk21​∣∣记”把x投影到ΩPΩ​xargx′∈Ωmin​∣∣x′−x∣∣，对于凸可行域，投影PΩ​x。
近端梯度下降优化算法（个人学习用）
m0_62844219的博客
12-25 293
（Proximal Gradient Descent, 简称 PGD）是一种用于优化非光滑目标函数的优化方法。它扩展了传统梯度下降算法，可以有效处理目标函数中包含非光滑项的情况，特别是在稀疏性、约束优化等问题中应用广泛。
机器学习之弹性网络（Elastic Net)
ThePaK的博客
12-30 3267
弹性网络 代码原文 下面代码参考scikit-learn中文社区，链接在上面。 但是由于scikit-learn中文社区上的代码有些地方跑不通，故对此代码做了修改，输出结果与社区中显示的结果相同。 对弹性网络进行简单的介绍： ElasticNet是一个训练时同时用ℓ1和ℓ2范数进行正则化的线性回归模型，lasso是使用ℓ1范数进行正则化的线性回归模型。 弹性网络简介 from itertools import cycle import numpy as np import matplotlib.pyplot
线性模型第4讲：弹性网络
wong2016的博客
03-31 4490
论文合作、课题指导请联系QQ2279055353 弹性网络(Elastic-Net)是一种线性模型，它在目标函数里同时使用l1, l2惩罚项。这样的组合既学习了一个稀疏的模型(类似Lasso), 同时也保持了岭回归的正则属性。其目标函数是 min⁡w12n∥Xw−y∥22+αρ∥w∥1+α(1−ρ)2∥w∥22\mathop{\min}\limits_w \dfrac{1}{2n}\|Xw-y...
正则化综述（L2\L1正则化、弹性网络正则化，数据增强、k折交叉验证、dropout、early stopping、injecting noise）
today__present的博客
03-15 5101
正则化综述（L2\L1正则化、弹性网络正则化，数据增强、k折交叉验证、dropout、early stopping、injecting noise）
机器学习（二）：机器学习四大难题与线性回归
my0npencv13poor的博客
02-15 1927
1 机器学习四大问题 1.1 机器学习四大问题 上一篇主要介绍机器学习准备工具numpy、pandas、matplotlib的使用。从本篇开始，我将正式进入机器学习算法内容的介绍，像很多的参考资料介绍的那样，我也从线性回归算法说起。不同的是，我根据自己的学习以及参考他人的资料在这里进行详细的理论解释与数学公式推导并分析解释，从我个人的学习经历来看，机器学习的难点有几个方面：（1）复杂算法...
L1、L2+回归模型（lasso、ridge、elasticnet）
chocolate_chuqi的博客
08-02 5295
嵌入式选择 有没有可能将特征选择过程与学习器训练过程融为一体。 以前我们设计学习器是希望均方误差达到最小值----min E(x;w) 但是如果我们希望把不需要的特征变为0呢？ 我们可以把 但是这是一个NP-hard问题。（NP-HARD问题可以理解为容易算出任何一种情况的结果值，但是要计算所有结果值然后统计出最小最大值会很难。）   所以怎么办呢？ 两个办法，办法一：   ...
正则线性模型之岭回归(Ridge Regression)、套索回归(Lasso Regression)、和弹性网络(Elastic Net)
Serendi_patty的博客
05-24 1893
正则线性模型 减少过度拟合的一个好办法就是对模型正则化（即约束它）：它拥有的自由度越低，就越不容易过度拟合数据。比如，将多项式模型正则化的简单方法就是降低多项式的阶数。 对线性模型来说，正则化通常通过约束模型的权重来实现。接下 来我们将会使用岭回归（Ridge Regression）、套索回归（Lasso Regression）及弹性网络（Elastic Net）这三种不同的实现方法对权重进行约束。 岭回归 岭回归（也叫作吉洪诺夫正则化）是线性回归的正则化版：在成 本函数中添加一个等于的正则项。这使得学习中
实现投影梯度下降算法的PGD代码解析
资源摘要信息:"该文件名为PGD.rar_pgd-249_pgd249_投影梯度_投影梯度下降_梯度下降，它包含了关于投影梯度下降算法的实现。此算法在数学优化领域被广泛应用，特别是当问题有特定约束时。在这个特定的实现中，算法...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值