backtracking line search

最新推荐文章于 2022-11-11 22:11:49 发布
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Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Equations 1983 中关于backtracking line search的介绍：

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凸优化： 梯度下降、回溯线搜索（Backtracking line search）
ljphit的博客
12-07 2537
机器学习或强化学习的很多算法直接或间接地使用了最优化（Optimization）算法（如回溯线搜索、信赖域等）。例如，强化学习中引入信赖域方法产生了TPRO（Trust Region Policy Optimization）算法、在训练机器学习模型的过程中，求最小化损失函数时应用了线搜索的方法。为了更好的理解这些知识，本文主要对梯度下降和线搜索进行总结。
[机器学习-2]梯度下降法及实现（python）
Cplus_ruler的博客
04-18 1709
[机器学习-2]梯度下降法及实现（python）样例（Example）梯度下降法回溯线算法（backtracking line search）精确线算法（exact line search） 样例（Example） ！！想看实现，直接跳转回溯线算法与精确线算法。 今天，在做机器学习的作业的时候，我的室友和我说线性回归那道题目应该用步长来做，如果大于步长减半，后来我实现这种算法以后，发现和题目要求不一样。我室友说的是回溯线算法（backtracking line search）,而我最后实现的是精确线算法（e
重新发现梯度下降法--backtracking line search
金字塔上的蜗牛的专栏
03-08 3697
原文地址：  http://www.cnblogs.com/fstang/p/4192735.html 一直以为梯度下降很简单的，结果最近发现我写的一个梯度下降特别慢，后来终于找到原因：step size的选择很关键，有一种叫backtracking line search的梯度下降法就非常高效，该算法描述见下图： 下面用一个简单的例子来展示，给一个无约束优化问题： mini
回溯线搜索 Backtracking line search
cx_12586的博客
10-25 7574
回溯线搜索 Backtracking line search
Backtracking line search的理解
u014183377的专栏
01-11 4326
转自：https://www.cnblogs.com/naive/p/5021527.html 使用梯度下降方法求解凸优化问题的时候，会遇到一个问题，选择什么样的梯度下降步长才合适。 假设优化函数为，若每次梯度下降的步长都固定，则可能出现左图所示的情况，无法收敛。若每次步长都很小，则下降速度非常慢，需要很多轮的迭代，如右图所示。所以步长的选择和收敛速度是一个取舍关系。   于是，有了一种可...
梯度上升梯度下降中的backtracking line search及代码
jianti9962的博客
12-06 2926
常用backtrack line search方法更新梯度上升/下降中的步长。但是在这两种方法中，表达式是不同的 首先要明确：函数的梯度--最快上升方向。下降方向则是负梯度 看凸优化那本书的相关文字 注意这里写的是下降方向。因此可以用负梯度。 那么假设有一个函数f(x)，我们记其在x这一点的梯度为g(x)，那么其中一个下降方向就是-g(x)，梯度下降需要的迭代准则就是 while. f( x -t *g(x) ) > f(x) - a * t * g(x)^T...
python实现梯度法 python最速下降法
09-17
根据给定文件的信息，我们可以详细地探讨Python中的梯度法（Gradient Method）和最速下降法（Steepest Descent Method）的相关知识点及其具体实现。 ### 概念介绍 **梯度法**是一种用于求解无约束优化问题的数值...
backtracking line Serach
weixin_40662209的博客
09-07 238
pk是梯度下降的方向
2.2.4 Search: Backtracking
达达的博客
10-20 406
2.2.4 Search: BacktrackingBacktrack是约束满足问题的基本“完整”搜索方法，在某种意义上保证找到解决方案（如果存在的话）。 即使在1965年，Golomb和Baumert在一篇名为“Backtrack编程”[34]的JACM论文中，也能够观察到该方法已被多次独立“发现”。 Golomb和Baumert认为他们的论文是“完全普遍性地制定回溯编程的范围和方法的第一次尝试...
Backtracking search algorithms框架
达达的博客
12-08 853
 
Numerical Methods for Unconstrained Optimization adn Nonlinear Equation
06-18
Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Eauations.介绍了newton method,broyden method等诸多方法求解无约束求解非线性最小二乘问题.
【python】三种梯度下降学习率策略的比较(exact line search, backtracking, diminishing steps)
weixin_43818123的博客
11-11 1445
exact line search的计算开销较大，因此我们可以采用backtracking line search进行近似。这个函数有两个驻点x1=(0,0)和x2=(-1,3/4) ,x1是全局最小值点，而x2是一个鞍点。即在梯度下降的每次迭代中选择使梯度下降最大的学习率。我们可以使用黄金分割法来求解。关于黄金分割法求根的实现golden_section()见专栏上一篇文章。然后，我们就可以选择一种策略，进行梯度下降。
Chapter 4 Backtracking Search Algorithms
达达的博客
12-03 1078
求解约束满足问题的算法技术主要有三种:回溯搜索、局部搜索和动态规划。本章主要研究回溯搜索算法。基于动态规划[15]的算法——有时在文献中称为变量消除、综合或推理算法——是第7章的主题。局部或随机搜索算法是第五章的主题。 约束满足问题的求解算法可以是完全的，也可以是不完全的。完整的，或系统的算法，如果存在一个解决方案就保证能找到，也可以用来表明一个CSP没有解决方案，或找到一个可证明的最优解决方案...
Line Search Methods
my_god2008的博客
12-14 450
重点 Armijo condition的直观理解 Armijo condition step length问题：过大或过小 Backtracking line search 1. Initialization: alpha (=1), tau (decay rate) 2. while f(x^t + alpha p^t) ">" f(x^t) alpha = tau*a...
Quasi-Newton Method--LBFGS
weixin_30251829的博客
08-30 301
Quasi-Newton Method 　　Quasi-Newton Method每一步计算过程中仅涉及到函数值和函数梯度值计算，这样有效避免了Newton Method中涉及到的Hessian矩阵计算问题。于Newton Method不同的是Quasi-Newton Method在每点处构建一个如下的近似模型： 　 从上面的近似模型我们可以看出，该模型用B_k代替了Newton...
斯坦福大学机器学习第六课“逻辑回归(Logistic Regression)”
weixin_33901843的博客
01-04 374
斯坦福大学机器学习第六课"逻辑回归“学习笔记，本次课程主要包括7部分： 1) Classification(分类) 2) Hypothesis Representation 3) Decision boundary(决策边界) 4) Cost function(代价函数，成本函数) 5) Simplified cost function and gradient descent(简化版代...
无约束最优化
dushenzhi的专栏
10-13 2167
估计有些读者看到这个题目的时候会觉得很数学，和自然语言处理没什么关系，不过如果你听说过最大熵模型、条件随机场，并且知道它们在自然语言处理中被广泛应用，甚至你明白其核心的参数训练算法中有一种叫LBFGS，那么本文就是对这类用于解无约束优化算法的Quasi-Newton Method的初步介绍。 　　事实上，这个系列的作者是我的师兄jianzhu，他在中文分词、语言模型方面的研究很深入，如果大家对于
【原创】回溯线搜索 Backtracking line search
donghuantuo5253的博客
05-27 1751
机器学习中很多数值优化算法都会用到线搜索（line search)。线搜索的目的是在搜索方向上找到是目标函数\(f(x)\)最小的点。然而，精确找到最小点比较耗时，由于搜索方向本来就是近似，所以用较小的代价找到最小点的近似就可以了。Backtracking Line Search(BLS)就是这么一种线搜索算法。 BLS算法的思想是，在搜索方向上，先设置一个初始步长\({\alpha...
backtracking 算法讲解
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12-30 2万+
Backtracking backtracking 中文称做「回溯法」，穷举多维度数据的方法，可以想作是多维度的Exhaustive Search。 大意是：把多维度数据看做是是一个多维向量（solution vector），然后运用递回依序递回穷举各个维度的值，制作出所有可能的数据（solution space），并且在递回途中避免列举出不正确的数据。   ba
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