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.
gitlab4.0備份還原
2.
openstack
3.
深入探討OSPF環路問題
4.
代碼倉庫-分支策略
5.
Admin-Framework(八)系統授權介紹
6.
Sketch教程|如何訪問組件視圖?
7.
問問自己,你真的會用防抖和節流麼????
8.
[圖]微軟Office Access應用終於啓用全新圖標 Publisher已在路上
9.
微軟準備淘汰 SHA-1
10.
微軟準備淘汰 SHA-1
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<<