用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则 line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类. 在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则. 之所以这样说,是因为我读到的所有最优化的书或资料,从来没有一个可以用初学者都能理解的方式来解释这两个准则,

分类: Navicat Navicat提供的"在数据库或模式中查找"功能用于一个数据库和/或模式内搜索表和视图的记录.Navicat"对象筛选"功能可以让用户在对象列表或模型中筛选包含筛选字符串的对象. 在数据库或模式中查找(只限于完整版本) Navicat 提供的"在数据库或模式中查找:功能用于一个数据库和/或模式内搜索表和视图的记录.打开查找的方法:从主菜单选择工具->在数据库或模式中查找. 选择目标连接.数据库和/或模式,输入关键字以及选择搜索

数据.特征和数值优化算法是机器学习的核心,而牛顿法及其改良(拟牛顿法)是机器最常用的一类数字优化算法,今天就从牛顿法开始,介绍几个拟牛顿法算法.本博文只介绍算法的思想,具体的数学推导过程不做介绍. 1. 牛顿法 牛顿法的核心思想是”利用函数在当前点的一阶导数,以及二阶导数,寻找搜寻方向“(回想一下更简单的梯度下降法,她只用了当前点一阶导数信息决定搜索方向). 牛顿法的迭代公式是(稍微有修改,最原始的牛顿法\(\gamma=1\): \[{{\bf{x}}_{n + 1}} = {{\bf{x}}

function sevnn x=[1,0]'; [x,val]=dfp('fun','gfun',x) end function f=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; end function g=gfun(x) g=[400*x(1)*(x(1)^2-x(2))+2*(x(1)-1), -200*(x(1)^2-x(2))]'; end function He=Hess(x) He=[1200*x(1)^2-400*x(2)+2, -400*x

版权声明:作者:金良山庄,欲联系请评论博客或私信,个人主页:http://www.jinliangxu.com/,CSDN博客: http://blog.csdn.net/u012176591   目录(?)[+]   作者:金良(golden1314521@gmail.com) csdn博客: http://blog.csdn.net/u012176591 对数域操作函数 class Logspace: def __init__(self): self.LOGZERO =np.nan def

1. 同行评审的种类和对象 同行评审活动的关注点应该是工作产品中的缺陷,而不应该是工作产品的作者或者生产者,管理者也不应使用同行评审的结果去评价个人的行为. 同行评审的分类有很多种,自从IBM的Fagan发明了同行评审之后,软件行业提出了很多同行评审模型,比较著名的有IEEE 1028评审.微软的技术评审.Gill Graham审查.Van Emden审查.Yourdon结构化走查等. 1.1  同行评审的种类 本书中按照CMMI模型的提法,将同行评审分为3类. (1)正式评审(Inspecti

% FR共轭梯度法 function sixge x0=[1,0]'; [x,val,k]=frcg('fun','gfun',x0) end function f=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; end function g=gfun(x) g=[400*x(1)*(x(1)^2-x(2))+2*(x(1)-1), -200*(x(1)^2-x(2))]'; end function [x,val,k]=frcg(fun,gfun,x0) ma

0. 内容为个人学习笔记, 仅供参考, 如有错漏, 欢迎指正! 1. STL中的所有组件都是由模板构成的, 所以其元素可以是任意型别的. 组件有: - 容器: 管理某类对象的集合. 不同的容器有各自的优缺点. - 迭代器: 用来在一个对象集群(Collection of Objects) 的元素上进行遍历. 这个CoB可以是容器/容器的一部分. 每种容器都提供了自己的迭代器. - 算法(Algorithm): 用来处理集群内的元素(比如: 查询,修改,排序等). - 适配器(adapter) -

第8章磁           盘       学习编程语言,常常是从基本的输入和输出入手的(正如第5.6和第7章曾介绍的一 样).到目前为止,我们不仅学习了怎样输入和输出数据,还学习了如何进行数据操作.     在开始编写重要程序之前,需要先了解文件(第9章是有关“目录和文件”的介绍),因 为大多数程序都与不同的类型的文件一起工作.有些则直接与磁盘和目录结构一起工 作.要预先了解第9章的一些基本原理,让我们先看看磁盘.       首先要了解基本磁盘技术的工作方式.软盘和硬盘的容量虽不同,但通过

帧间预测主要包括运动估计(运动搜索方法.运动估计准则.亚像素插值和运动矢量估计)和运动补偿. 对于H.264,是对16x16的亮度块和8x8的色度块进行帧间预测编码. A.树状结构分块 H.264的宏块,对于16x16的亮度宏块,可以分成16x16.16x8.8x16和8x8的子块进行帧间预测.对于8x8的块(亚宏块,亮度和色度),往下又可以分成8x8.8x4.4x8.4x4的子块.在运动估计中,每一种分割都需要尝试,并计算出运动搜索结果的代价,选择最小代价的分割方式进行预测编码. B.运动估计

Hopfield网络具有最优计算功能,然而网络只能严格按照能量函数递减方式演化,很难避免伪状态的出现,且权值容易陷入局部极小值,无法收敛于全局最优解. 如果反馈神经网络的迭代过程不是那么死板,可以在一定程度上暂时接受能量函数变大的结果,就有可能跳出局部极小值.随机神经网络的核心思想就是在网络中加入概率因素,网络并不是确定的向能量函数减小的方向演化,而是以一个较大概率向这个方向演化,以保证正确的迭代方向,同时想能量函数增大的概率也存在,以防止陷入局部极小值. 在机器学习以及优化组合问题中,最常用的

[原创]用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则 转载请注明出处:http://www.codelast.com/ line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类.在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则.之所以这样说,是因为我读到的所有最优

转载请注明出处:http://www.codelast.com/ line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类.在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则.之所以这样说,是因为我读到的所有最优化的书或资料,从来没有一个可以用初学者都能理解的方式来解释这两个准则,它们要么是长篇大论.把一堆数学公式丢

前言 前面三篇文章对大家来说应该很简单吧?不过轻松了这么久,今天再来看点刺激的.关于判断接受准则的代码.其实,判断接受准则有很多种,效果也因代码而异.今天介绍的是模拟退火的判断接受准则.那么,相关的原理之前的推文有讲过,不懂的同学回去翻翻这个文章 复习一下哈,小编也回去看看,咳咳~.好了,废话不多说,开始干活. 01 总体概述 其实这个ALNS的代码库提供了很多的判断接受准则,有最简单的直接根据目标值来判断,也有各种复杂的模拟退火降温冷却等过程来判断.不过,今天挑一个最具代表性的来讲吧,就是模拟

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树: ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树: ⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An) 其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-

续上篇<Web开发基本准则-55实录-Web访问安全>. Web开发基本准则-55实录-缓存策略 郑昀 创建于2013年2月 郑昀 最后更新于2013年10月26日 提纲: Web访问安全 缓存策略 存储介质连接池 业务降级 并发请求的处理 关键词: 会话串号,Cache-Control头域,缓存穿透,缓存集体失效,缓存重建,缓存雪崩,缓存永不过期,缓存计数器,   二,缓存策略   这里的“缓存”概念不只限于服务器端的“缓存”.   2.1.防会话串号   如果你收到一个投诉,说访问“我的个

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-1 所指

Web开发工程师请阅读下面的前端开发准则,这是第一部分,强调了过去几年里我们注意到的Web工程师务须处理的Web访问安全基础点.尤其是一些从传统软件开发转入互联网开发的工程师,请仔细阅读,不要因为忽视这些基础点而制造一个又一个的漏洞或突发事件. Web开发基本准则-55实录-Web访问安全 郑昀 创建于2013年2月 郑昀 最后更新于2013年10月14日 提纲: Web访问安全 缓存策略 存储介质连接池 业务降级 并发请求的处理 关键词: Session Hijacking,XSS(Cross

准则01:尽量减少http请求 “只有10%-20%的最终用户响应时间花在接收请求的HTML文档上,剩下的80%-90%时间花在HTML文档所引用的所有组件(图片,script,css,flash等等)进行的HTTP请求上” 1.图片地图的使用 图片地图允许你在一个图片上关联多个URL.目标URL的选择取决于用户单击了图片上的哪个位置. 以导航栏为例,当点击图标的时候将打开一个新的窗口.要实现的效果如下图 我们可以通过使用五个分开的图片,然后让每个图片对应一个超链接.然而这样无疑就产生了5个Ht

下面是 armijo线搜索+最速下降法的小程序,matlab用的很不熟,费了不少劲. 函数: function g=fun_obj(x) syms a b f = 1/2*a^2+b^2-a*b-2*a; a=x(1);b=x(2); g=eval(f); 求梯度: function g=fun_grad(x) syms a b f = 1/2*a^2+b^2-a*b-2*a; gradient = jacobian(f,[a,b]); a = x(1);b = x(2); g = eval(g