非凸优化 Non-Convex Optimization 发布日期 5 个月前 非凸优化被用于机器学习和信号处理领域,主要针对非凸问题,即不使用松弛处理而直接解决引起目标、直接优化非凸公式的方法。 非凸优化常用技术包括以下几种: 投影梯度下降交替最小化期望最大化算法随机优化及其变体 这些方法在实践中有速度快的特点,目前深度学习、部分机器学习问题涉及非凸优化处理。 非凸优化的转换 修改目标函数,使之转化为凸函数;抛弃约束条件,使新的可行域作为凸集。 相关百科推荐 解析树 Parse Tree 3 个月前 解析树是语法分析结果的一种表现形式,通常以树状表示语言的语法结构。 解析树通常按照两种相反的法则生成,分别是依存语法和短语结构语法,不用于抽象语法树,后者是分析树多包涵信息的浓缩。 解析树与抽象语法树 抽象语法树 Abstract Syntax Tree 是语法结构的一种抽象表示… 粒子群优化算法 Particle Swarm Optimization 4 个月前 粒子群优化算法是基于群体智能理论的优化算法,利用粒子在迭代搜索的过程中完成对问题的寻优。 这种算法由 J. Kennedy 和 R.C.Eberhart 于 1995 年提出,是一种演化计算技术,其来源于对一个简化社会模型的模拟,通过跟踪群体的两个极值以调整自己的位置和速度,这两… 径向基函数 Radial Basis Function 3 个月前 径向基函数 RBF 是沿径向对称的标量函数,通常定义为空间中任一点 X 到某一中心 Xc 之间距离的单调函数,可记为 K ( || X – X c || ),当 X 远离 Xc 时函数取值很小。 径向基函数应用 径向基函数主要用于解决多变量差值问题,可通过多个径向基函数的和来逼近…