JavaShuo
欄目
標籤
【優化】共軛函數(Conjugate Function)超簡說明
時間 2021-01-02
原文
原文鏈接
共軛函數是最優化問題中非常重要的概念,常用來在原問題和對偶問題之間進行轉換。 本文從便於理解的角度對其進行介紹,並推導常見例子。 本文主要參考S. Boyd and L. Vandenberghe, Convex Optimization中3.3節。 定義 對於原函數 f(x),x∈D ,其共軛函數爲: f∗(y)=supx∈D(<y,x>−f(x)) 其中, <y,x> 表示兩個變量的內積 對於
>>阅读原文<<
相關文章
1.
共軛梯度法(Conjugate Gradient)
2.
共軛函數
3.
最速降低法/steepest descent,牛頓法/newton,共軛方向法/conjugate direction,共軛梯度法/conjugate gradient 及其餘
4.
凸優化學習筆記 6:共軛函數
5.
梯度下降法(steepest descent)和共軛梯度法(conjugate gradient)
6.
DynamicFusion之預處理共軛梯度下降(Pre-conditioned Conjugate Gradient Solver)
7.
貝葉斯超參數共軛後驗的證明
8.
共軛
9.
共軛函數兩個性質的證明
10.
Dirichlet Multinomial 共軛
更多相關文章...
•
Eclipse 窗口說明
-
Eclipse 教程
•
PHP EOF(heredoc) 使用說明
-
PHP教程
•
Github 簡明教程
•
Git可視化極簡易教程 — Git GUI使用方法
相關標籤/搜索
共軛
function
簡明
說明
函數
優化
超參數尋優
化簡
簡化
代數函數
MyBatis教程
Redis教程
NoSQL教程
代碼格式化
數據傳輸
數據庫
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
1.2 Illustrator多文檔的幾種排列方式
2.
5.16--java數據類型轉換及雜記
3.
性能指標
4.
(1.2)工廠模式之工廠方法模式
5.
Java記錄 -42- Java Collection
6.
Java記錄 -42- Java Collection
7.
github使用
8.
Android學習筆記(五十):聲明、請求和檢查許可
9.
20180626
10.
服務擴容可能引入的負面問題及解決方法
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
共軛梯度法(Conjugate Gradient)
2.
共軛函數
3.
最速降低法/steepest descent,牛頓法/newton,共軛方向法/conjugate direction,共軛梯度法/conjugate gradient 及其餘
4.
凸優化學習筆記 6:共軛函數
5.
梯度下降法(steepest descent)和共軛梯度法(conjugate gradient)
6.
DynamicFusion之預處理共軛梯度下降(Pre-conditioned Conjugate Gradient Solver)
7.
貝葉斯超參數共軛後驗的證明
8.
共軛
9.
共軛函數兩個性質的證明
10.
Dirichlet Multinomial 共軛
>>更多相關文章<<