| 共 8 篇文章 |
|
令导数为 0 ，求得 x" role="presentation" style="position: relative;">xx 、α" role="presentation" style="position: relative;">αα 的值后，将 x" role="presentation" style="position: relative;">xx 带入 f(x)" role="presentatio... 阅94 转1 评0 公众公开 18-05-16 22:02 |
LICQ：起作用的 g(x)" role="presentation" style="position: relative;">g(x)g(x) 函数（即 g(x)" role="presentation" style="position: relative;">g(x)g(x) 相当于等式约束的情况）和 h(x)" role="presentation" style="position: relative;">h(x)h(... 阅1053 转0 评0 公众公开 18-05-16 21:59 |
Matlab中gradient函数（梯度计算原理） Gradient(F)函数求的是数值上的梯度，假设F为矩阵.>> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]x = 6 9 3 4 0 5 4 1 2 5 6 7 7 8 0 7 8 9 10 0>> [Fx,Fy]=gradient(x)Fx = 阅2144 转0 评0 公众公开 18-04-13 17:37 |
凸优化问题相对优化问题的定义而言，要求函数和是凸函数，是仿射函数()。答案是，LASSO问题是凸优化问题，因为和均是凸函数，因此该问题为凸优化问题；线性规划问题（LPs）定义是优化问题满足以下形式，线性规划的实例包括diet problem, transportation problem, basis pursuit和Dantzig selector等：二次规划问题（QPs）定义是优化问题满足以... 阅2039 转3 评0 公众公开 18-04-11 23:24 |
f(xk)" role="presentation" style="position: relative;只要给定g(x)" role="presentation" style="position: relative;">g(x)g(x)时下面的最小化问题能容易地求解，PGD就能高效地使用：比如g(x)=||x||1" role="presentation" style="position: relative;">g(x)... 阅263 转0 评0 公众公开 18-03-17 10:19 |
软阈值(Soft Thresholding)函数解读。题目：软阈值(Soft Thresholding) 函数解读1、软阈值(Soft Thresholding)函数的符号。软阈值公式的表达方式归纳起来常见的有三种，以下是各文献中的软阈值定义符号：2、软阈值(Soft Thresholding)函数的作用。可以发现，软阈值解决的优化问题和基追踪降噪问题很像，但并不一样，而且需要格外说明的是，软阈... 阅341 转0 评0 公众公开 17-10-27 17:29 |
有效集法介绍（Active Set Method）当我们在计算 αk 的时候，每条约束都会对应一个不违反其约束的最小的 αk 的值，而且在最小的 αk 就是这次迭代的步长值 αk ，而这条约束就被称为 blocking constraint（如果 αk=1 且没有新的约束在下一步迭代点处激活，那么此次迭代没有 blocking constraint）。通过上面的方法我们可以持续地向工作集内... 阅1162 转0 评0 公众公开 17-10-10 11:25 |
