- 博客(11)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
1原创 tf.keras批量归一化报错之 Layer ModuleWrapper has arguments in `__init__` and therefore must override `get_co
tf高版本批量归一化，无需回退版本，只需更改导入路径
2022-07-28 11:40:22
1452
原创 罚函数法简述
罚函数法（惩罚函数法）与可行方向法是多维度、有约束的最优化方法。罚函数罚函数法的思想就是将约束条件g(x),h(x)作为惩罚项加入函数f(x)中得到函数p(x,k)。例如对于Min f(x)s.t. hj(x) = 0 j=1,2,…mgi(x)<= 0 i=1,2,…r其加入罚函数后：P(x,k)=f(x) + kj*∑(hj(x))^2 + ki*∑（gi(x)）^2*u(gi(x))。从而可将原来的有约束问题转为无约束问题进行求解，即求导数=0的点即可。（
2022-03-18 14:44:23
2877
原创 最优化——一维搜索算法之二次插值算法
算法作用用于一纬(元)函数f(x)在确定的区间内搜索极小点。为什么使用该算法因为低次多项式的极小点比较容易计算，所以在求一元函数f(x)的极小点时，常常利用一个低次多项式函数g(x)来逼近原目标函数f(x),然后以该低次多项式函数g(x)的极小点来近似原函数f(x)的极小点。通过反复使用该方法来得到满足给定精确度的值。算法：初始条件:给定原目标函数f(x),初始区间[a,c]。求得f(a)、f(c)。 在[a,c]中间求一点b,使得f(b)<f(a) 且f(b)<f
2022-03-09 17:14:28
2110
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人