Armijo-Goldstein准则与Wolfe-Powell准则是不精确的一维搜索的两大准则. 之所以要遵循这些准则是为了能使算法收敛(求最优解).即要使我们的不精确的一维搜索的步长满足一定的规则,使之后的求最优解的过程不至于因为步长过大或者过小而不收敛. Armijo-Goldstein准则 Armijo-Goldstein准则的核心思想有两个:①目标函数值应该有足够的下降:②一维搜索的步长α不应该太小. 我们来看看Armijo-Goldstein准则的数学表达式: 其中, 0<ρ<12

[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

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: b=a−α∇F(a)⇒f(a)≥f(b)(1)(1)b=a−α∇F

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: \begin{equation} b=a-\alpha \nabl

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

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,

PHP 独特的语法混合了 C.Java.Perl 以及 PHP 自创新的语法.它可以比 CGI或者Perl更快速的执行动态网页.用PHP做出的动态页面与其他的编程语言相比,PHP是将程序嵌入到HTML文档中去执行,执行效率比完全生成 HTML标记的CGI要高许多.下面介绍了42个程序的优化准则. 1.如果一个方法可静态化,就对它做静态声明.速率可提升至4倍. 2.echo 比 print 快. 3.使用echo的多重参数(译注:指用逗号而不是句点)代替字符串连接. 4.在执行for循环之前确定最

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

Primer 是一个 CSS 工具包,支撑着 GitHub 的前端设计.它的目的仅限于提供通用部件,为我们的开发者提供最大的灵活性,并保持 GitHub 的独特风格.它基于 SCSS 建成,可以通过 Bower 获取,所以很容易在自己的项目中包括全部或部分. 在线演示      源码下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效

越来越的用于通过移动设备访问网络,因此对于企业来说,现在比以往任何时候都更需要一个移动网站.但是,怎么样才能制作一个优秀的移动网站呢? 为了回答这个问题,Google 与 AnswerLab 合作,研究如何一系列用户如何与不同类型的手机网站互动.谷歌建立了移动网站设计的25个原则,以帮助企业构建用户体验优秀的移动网站. 您可能感兴趣的相关文章 太赞了!超炫的页面切换动画效果[附源码下载] 真是好东西!13种非常动感的页面加载动画效果 你见过吗?9款超炫的复选框(Checkbox)效果 超赞!基于

C++学习准则  1.把C++当成一门新的语言学习(和C没啥关系!真的): 2.看<Thinking In C++>,不要看<C++变成死相>(C++编程思想,翻译的非常差): 3.看<The C++ Programming Language>(这本东西有影印板的)和<Inside The C++ Object Model> ,不要因为他们很难而 我们自己是初学者所以就不看: 4.不要被VC.BCB.BC.MC.TC等词汇所迷惑——他们都是集成开发环境,而我

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

原创文章,转载请注明来自张鑫旭-鑫空间-鑫生活[http://www.zhangxinxu.com]本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=1152 一.关于“鑫三无准则” “鑫三无准则”这个概念早在去年我写“关于Google圆角高光高宽自适应按钮及其拓展”一文时就已经提到了.这是自己在页面重构的经验中总结出来的一套约束自己CSS的准则,即“无宽度”.“无图片”和“无浮动”,目的是使CSS布局模块化以及增强可扩展性. 此准则是针对我个人的,可能没有

在谷歌,他们说, “专注于用户,所有其它的就会水到渠成 ”.他们遵循设计原则,寻求建立让用户惊喜的用户体验.谷歌一直挑战自己,为他们的用户创造一种视觉语言,综合优秀设计的经典原则和创新.谷歌设计规范是一份活的文件,因为它们继续更新最新的设计原则和细节.这是一份值得每位设计师收藏和学习的准则. 您可能感兴趣的相关文章 Web 开发中很实用的10个效果[附源码下载] 精心挑选的优秀jQuery Ajax分页插件和教程 12款经典的白富美型 jQuery 图片轮播插件 让网站动起来!12款优秀的 jQ

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

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多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策是指在具有相互冲突.不可共度的有限(无限)方案集中进行选择的决策.它是分析决策理论的重要内容之一.机理特点概述: 项目众多 :可进行多个项目的评判.排队和选优: 因子细化 :对一个项目进行研究时,每个影响因子都以主判这个项目的准则对待,并对因子的数值要进行一系列的信息加工和提取,给各因子的重要性赋以权重: 多维决策 :将项目评估

准则 采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如线性分类器中的权值向量. 分类器设计准则:FIsher准则.感知机准则.最小二乘(最小均方误差)准则 Fisher准则 Fisher线性判别分析LDA(Linearity Distinction Analysis)基本思想:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向

      如何编写更少bug的程序?  尽可能避免常见的程序错误.              沟通设计先行 + 编写可复用代码 + 做得更多 + 做的更少 + 创造“编程心流”+ 严格的程序测试            一. 沟通设计先行        为避免需求或业务逻辑理解的不完全或偏差,  或者设计上存在较大的缺陷, 导致后期不必要的返工, 耗费宝贵的时间和精力, 编程开发遵循的首要准则是沟通设计先行: 与需求方.业务方和工作伙伴多多沟通交流, 进行设计评审, 能够有效地减少因为需求.业务

原文链接:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2010/09/%E7%B2%BE%E7%AE%80%E9%AB%98%E6%95%88%E7%9A%84css%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%87%86%E5%88%99%E6%96%B9%E6%B3%95/ 一.“无”的哲学 佛家讲究“因果报应”,有果必有应.此段看似与主题没有血缘关系,实际讲的是“因”. 我个人比较喜欢老子的道家思想,并喜欢以其思想解释学习与工作中遇到的一些问题.例如我之前写过的“

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