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kkt

放松吃羊肉
7 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=
正义的彬彬侠
7 个月前
人工智能·机器学习·支持向量机·svm·kkt
什么是KKT 条件(Karush-Kuhn-Tucker 条件)KKT 条件(Karush-Kuhn-Tucker 条件)是优化理论中的一组必要条件,适用于求解带有等式和不等式约束的非线性规划问题。当目标函数和约束条件是凸的时,KKT 条件也是找到最优解的充分条件。在支持向量机(SVM)的优化中,KKT 条件起到了重要作用,它帮助我们通过对偶问题找到原始问题的最优解。
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: