拉格朗日

放松吃羊肉2 个月前
人工智能·机器学习·支持向量机·对偶问题·约束优化·拉格朗日·kkt
【约束优化】一次搞定拉格朗日,对偶问题,弱对偶定理,Slater条件和KKT条件对一个约束优化问题: min ⁡ x f ( x ) s.t. g i ( x ) ≤ 0 , i = 1 , ⋯   , m h i ( x ) = 0 , i = 1 , ⋯   , p \min\limits_{\mathbf{x}} f(\mathbf{x})\\ \text{s.t. } g_i(\mathbf{x})\leq0,i=1,\cdots,m\\ h_i(\mathbf{x})=0,i=1,\cdots,p xminf(x)s.t. gi(x)≤0,i=1,⋯,mhi(x)=0,i=
hyk今天写算法了吗3 个月前
学习·kkt条件·凸优化·拉格朗日·admm·拉格朗日对偶
凸优化学习(3)——对偶方法、KKT条件、ADMM🍅 写在前面 👨‍🎓 博主介绍:大家好,这里是hyk写算法了吗,一枚致力于学习算法和人工智能领域的小菜鸟。 🔎个人主页:主页链接(欢迎各位大佬光临指导) ⭐️近期专栏:机器学习与深度学习 LeetCode算法实例 张量分解
心态与习惯9 个月前
混合整数规划·拉格朗日·对偶
一个混合整数规划的拉格朗日对偶在论文中看到一个混合整数规划问题的对偶,非常有意思,记录下来。x 0 x_0 x0是一个已知常数,原问题:
少云清1 年前
人工智能·机器学习·梯度下降·拉格朗日·kkt
机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向,因为该方向为当前位置的最快下降方向,所以梯度下降法也被称为“最速下降法”。梯度下降法中越接近目标值,变量变化越小。计算公式如下: