Successive Convex Approximation (SCA) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ Successive Convex Approximation(连续凸近似,SCA)是一种求解非凸优化问题的处理方法,它将非凸优化问题转化为一系列凸问题,从而得到原问题的近似解. 1. 非凸优化问题描述 2. SCA求解非凸优化问题 求解非凸问题(1)已经转化为求解凸优化问题(5),然后应用凸优化方法[2]进行求解即可. 3.…

Generalized Low Rank Approximations of Matrices JIEPING YE*jieping@cs.umn.edu Department of Computer Science & Engineering,University of Minnesota-Twin Cities, Minneapolis, MN 55455, USA Published online:12 August 2005         Abstract.The problem of…

Given a list of points that form a polygon when joined sequentially, find if this polygon is convex (Convex polygon definition). Note: There are at least 3 and at most 10,000 points. Coordinates are in the range -10,000 to 10,000. You may assume the…

Given a list of points that form a polygon when joined sequentially, find if this polygon is convex (Convex polygon definition). Note: There are at least 3 and at most 10,000 points. Coordinates are in the range -10,000 to 10,000. You may assume the…

(CODE) Low-Rank Matrix Recovery and Completion via Convex Optimization 这个是来自http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc401012wah.html这个链接,我这里借用下,这个博客有个小小的问题,我更新域名后可以打开,这里记录一下,也分享一下. 如第一个zip文件的地址是http://perception.csl.uiuc.edu/matrix-rank/Files/inexact_alm…

* crystal.hdev: extraction of hexagonally shaped crystals via local thresholding and region post-processing* dev_close_window ()dev_update_window ('off')* ***** step: acquire image* ****read_image (Image, 'crystal')get_image_size (Image, Width, Heigh…

Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation Google  2016.10.06 官方 Blog 链接:https://research.googleblog.com/2016/10/graph-powered-machine-learning-at-google.html 今天讲的是一个基于 streaming approximation 的大规模分布式半监督学习框架,出自 Goo…

Integer Approximation Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 5081   Accepted: 1652 Description The FORTH programming language does not support floating-point arithmetic at all. Its author, Chuck Moore, maintains that floating-po…

A Convex Optimization Framework for Active Learning Active learning is the problem of progressively selecting and annotating the most informative unlabeled samples, in order to obtain a high classification performance. 目前AL方法存在的问题有: 1.大部分AL算法在预训练分类器之…

凸包(Convex Hull) 在图形学中,凸包是一个非常重要的概念.简明的说,在平面中给出N个点,找出一个由其中某些点作为顶点组成的凸多边形,恰好能围住所有的N个点. 这十分像是在一块木板上钉了N个钉子,然后用一根绷紧的橡皮筋它们都圈起来,这根橡皮筋的形状就是所谓的凸包. 计算凸包的一个著名算法是Graham Scan法,它的时间复杂度与所采用的排序算法时间复杂度相同,通常采用线性对数算法,因此为\( O\left(N\mathrm{log}\left(N\right)\right) \).…

SOA,ESB与 SCA SOA 与 ESB SOA(Service Oriented Architecture),面向服务体系结构,是一种组件模型架构,一种支撑软件运行的相对稳定的结构.其本质是一种策略.思想 ESB(Enterprise Service Bus),企业服务总线,是一种基于传统中间件与 XML,Web 服务等结合的产物,像一根管道,连接各个不同的节点.可以继承不同的系统,不同的协议服务,ESB 做了路由,协议转换与消息传递功能 可以说 SOA 事一种服务集成思想,而 ESB 是…

##凸优化总结所有这些想法基本是来自于书籍[convex optimization](http://book.douban.com/subject/1888111/),主要包括凸优化的基本理论,主要的优化算法.凸优化的基本理论包括凸优化的基本定义,以及KKT条件.###优化问题的定义优化问题的基本定义如下:$$ argmin_x \space f_0(x) $$$$ s.t. \space f_i(x) \le 0 \space i=1, ..., m $$$$ h_i(x) = 0 $$在这里…

參考wiki: 1.n!的近似值 (stirling approximation) (中文) http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%96%AF%E7%89%B9%E9%9D%88%E5%85%AC%E5%BC%8F (英文) http://en.wikipedia.org/wiki/Stirling%27s_approximation 2. 大O记法 http://en.wikipedia.org/wiki/Big_O_notation …

Convex Hull 概述 计算n维欧式空间散点集的凸包,有很多的方法.但是如果要实现快速运算则其难点在于:如何快速判断散点集的成员是否是在凸集的内部.如果可以简化判断的运算过程,则可以极大简化迭代过程中的运算负荷.下面简述一下我用单纯形做的一个在高维欧式空间下快速实现Convex Hull函数的算法. 点的位置判断假定已知n维欧式空间的单纯形S,S以 为顶点,b为任意点.那么点和b在的超平面的不同侧当且仅当: 等价于: 根据单纯形的构造可知,b在S的内部当且仅当: 算法Step1.先选取散点…

Convex Time Limit: 10000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1838    Accepted Submission(s): 552 Problem Description Your task is very simple. You will get the coordinates of n points in a plane. It…

目录 Nystorm method 低秩逼近 矩阵乘法的逼近 Belabbas M A, Wolfe P J. Fast Low-Rank Approximation for Covariance Matrices[C]. IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing, 2007: 293-296. Nystorm method 和在WIKI看到的不是同一个东西?…

介绍   凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念,它的严格的数学定义为:在一个向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包.   在图像处理过程中,我们常常需要寻找图像中包围某个物体的凸包.凸包跟多边形逼近很像,只不过它是包围物体最外层的一个凸集,这个凸集是所有能包围这个物体的凸集的交集.如下图所示: 在上图中,绿色线条所包围的凸集即为白色图形的凸包.   在opencv中,通过函数convexHulll能很容易的得到一系列点的凸包,比如由点组成的…

I. 仿射凸集(Affine and convex sets) 1. 线与线段 假设\(R^n\)空间内两点\(x_1,x_2\, (x_1≠x_2)\),那么\(y=\theta x_1+(1-\theta)x_2, \theta∈R\)表示从x1到x2的线.而当\(0≤\theta≤1\)时,表示x1到x2的线段. 2.仿射集 仿射集(Affine sets) 定义: 假设有一个集合\(C∈R^N\),如果通过集合C中任意两个不同点之间的直线 (上的任何点) 仍在集合C中,那么称集合C是仿射…

以下笔记参考自Boyd老师的教材[Convex Optimization]. I. Mathematical Optimization 1.1 定义 数学优化问题(Mathematical Optimization) 有如下定义: \[ \begin{align} &minimize \, f_0(x) \notag \\ &subject \, to \, f_i(x)≤b_i, \, i=1,...,m \tag{1.1} \end{align} \] 向量\(x=(x_1,...,x…

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/NowCoder-2018-Summer-Round3-I.html 题目传送门 - 2018牛客多校赛第三场 I 题意 在一个给定的三角形内部随机选择 $n$ 个点,问这些点构成的凸包的期望顶点数. $3\leq n\leq 10$ 题解 首先证明一个结论,对于任意三角形,随机撒 $n$ 个点的期望点数相同. 简单口胡:考虑任意拉扯三角形,三角形内部多边形的凸性都不会改变. 所以,我们只需要随便选择一个三角形…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8858998.html 论文: Ring loss: Convex Feature Normalization for Face Recognition https://arxiv.org/abs/1803.00130v1 理解的不对的地方请见谅 Ring loss将特征限制到缩放后的单位圆上,同时能保持凸性,来得到更稳健的特征. 该损失函数作为辅助的损失,结合Softmax或者A-softmax等损…

Convex Fence I have a land consisting of n trees. Since the trees are favorites to cows, I have a big problem saving them. So, I have planned to make a fence around the trees. I want the fence to be convex (curves are allowed) and the minimum distanc…

We have a special convex that all points have the same distance to origin point. As you know we can get N segments after linking the origin point and the points on the convex. We can also get N angles between each pair of the neighbor segments. Now g…

一些在线预测问题可以转化到在线凸优化框架中.下面介绍两种凸化技术: 一些在线预测问题似乎不适合在线凸优化框架.例如,在线分类问题中,预测域(predictions domain)或损失函数不是凸的.我们描述了两种凸化技术,它们允许我们在其他场景中使用在线凸优化框架. 1.Convexification by Randomization 为了演示randomization技术,我们考虑一个专家建议的预测问题:每个在线回合中,学习者必须从d位给定专家的建议中进行选择. 表示选到的专家,然后学习机收到…

NEU(Fst Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation) NEU:通过对高阶相似性的近似,加持快速网络嵌入 NRL的框架总结 First, Clarify the notations and formalize the problem of NRL. Then, Introduce the concept of k-order proximity. Finally, Summarize an NRL…

[论文标题]Local Low-Rank Matrix Approximation (icml_2013 ) [论文作者]Joonseok Lee,Seungyeon Kim,Guy Lebanon ,Yoram Singer [论文链接]Paper (9-pages // Double column) [摘要] 矩阵近似是推荐系统.文本挖掘和计算机视觉的常用工具.构造矩阵近似的一个普遍假设是,部分观察到的矩阵是低秩的.我们提出了一个新的矩阵近似模型,我们假设这个矩阵是局部的低秩矩阵,这就导致了…

1 Introduction A subset S⊆R2 is convex if for any two points p and q in the set the line segment with endpoints p and q is contained in S. The convex hull of a set S is the smallest convex set containing S. The convex hull of a set of points P is a c…

The Triangle Division of the Convex Polygon 题意:求 n 凸多边形可以有多少种方法分解成不相交的三角形,最后值模 m. 思路:卡特兰数的例子,只是模 m 让人头疼,因为 m 不一定是素数,所以不一定存在逆元. 解法:式子为f(n) =  ( C( 2*(n-2),  (n-2) ) / (n-1))   % m :令 p = n-2, 式子可化为:f(p) = ((2*p)! / ( p! * (p+1)! ) ) % m; 对 s!分解质因素,统计个…

本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ 在机器学习中, 很多情况下我们都需要求得一个 问题的全局最优值(global optimum). 大多数的全局最优值很难求得, 但是对于凸问题, 我们可以比较高效的找到其全局最优值, 这是由凸问题的性质决定的.我们将逐步的介绍凸集, 凸函数, 凸问题等. 1. 凸集(convex set) 对于一个集合\(C\), 如果对于任意两个元素\(x,y \in C\), 以及任意实数\(\thet…

Problem Description We have a special convex that all points have the same distance to origin point. As you know we can get N segments after linking the origin point and the points on the convex. We can also get N angles between each pair of the neig…