数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18:51:19 下一步 阅读数 4357更多 分类专栏: 数值优化   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48946903 概述 在实际应用中,有些目

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:00:49 我今天讲PRML的第十二章,连续隐变量.既然有连续隐变量,一定也有离散隐变量,那么离散隐变量是什么?我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型.它有一个K维二值隐变量z,不仅只能取0-1两个值,而且K维中只能有1维为1.其他维必须为0,表示我们观察到的x属于K类中的哪一类.显然,这里的隐变量z就是个离散隐变量.不过我们容易想到,隐变量未必像kmeans或GMM这种聚类算法那样,非此

原文地址:http://muchong.com/html/201209/4936556.html 在ansys output windows 有 force convergenge valu 值 和 criterion 值,当前者小于后者时,就完成一次收敛.非线性计算是一个迭代计算的过程,曲线表示两次迭代之间的误差,图中分别表示力和位移在迭代过程中的每次迭代之间的误差 两条线的意思分别是:F L2: 不平衡力的2范数F CRIT: 不平衡力的收敛容差,如果前者大于后者,说明没有收敛,要继续计算.

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

支持向量机(SVM)非线性数据切割 1.目标 本指导中你将学到: l  当不可能线性切割训练数据时,如何定义SVM最优化问题. l  在这样的问题上.如何配置CvSVMParams中的參数满足你的SVM: 2.动机 为什么我们有兴趣扩展SVM最优化问题来处理非线性切割训练数据?SVM在计算机视觉应用中须要一个比线性分类器更加强有力的工具. 原因在于,其实,在这样的问题上训练数据差点儿不能被一个超平面切割开.考虑一个这样的任务.比如,面部识别. 这样的情况下,训练数据由图像上的一组面部数据和非面部

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记

本篇博客为系列博客第二篇,主要介绍非线性最小二乘相关内容,线性最小二乘介绍请参见SLAM中的优化理论(一)-- 线性最小二乘.本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方法.博客中主要内容为: 非线性最小二乘介绍: 下降法相关理论(Desent Method); 信任区域理论(Trust Region Methods); 非线性最小二乘求解方法(高斯牛顿.LM) 由于个人水平有限,文中难免有解释不清晰的地方,因此希望大家结合着[1].[2]和[3]进行理解.如果在阅

摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法--LM算法的文章,当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触: LM算法,全称为Levenberg-Marquard算法,它可用于解决非线性最小二乘问题,多用于曲线拟合等场合. LM算法的实现并不算难,它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量p在其邻域内做线性近似,忽略掉二阶以上的导数项,从而转化为线性最小二乘问题,它具有收敛速度快等优点.LM算法属于一种"信赖域法"--所谓的信赖域法,此处稍微解释一下:在最优化算法中,都是

利用非线性滤波器,使图像的色彩凝块,形成一种近似融化的特效. clc; clear all; addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image Processing\PS Algorithm'); Image=imread('4.jpg'); Image=double(Image); size_info=size(Image);   height=size_info(1);   width=size_info(2);   N=3; Image_out=Image; fo

import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=16) # 线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数(activ

今天,我们学习了直方图.于是乎,回来我就用matlab代码实现一下.昨天受到道路检测老师课上一个内容的影响(对于道路裂缝的检测,我突发奇想,如果对于道路图像进行操作,是否能够让裂缝与道路分离,使得图像经过预处理以后在检测过程中能更加直观),于是所用图片是与道路裂缝有关的.(但是发现效果似乎很shi...) 结合上节课的图像点运算.今天的代码都将会囊括进来! 点运算,是用于改变图像灰度范围以及分布的一种运算,原图像与生成图像之间相应的像素值之间满足某种函数关系.可以是线性变换的,也可以是非线性变换

一.隐式Euler: 函数文件1: function b=F(t,x0,u,h) b(,)=x0()-h*x0()-u(); b(,)=x0()+*h*x0()/t+*h*(*exp(x0())+exp(x0()/))-u(); 函数文件2: function g=Jacobian(x0,t,h) g(,)=; g(,)=-h; g(,)=*h*(*exp(x0())+)/)); g(,)=+*h/t; 函数文件3: function x=newton_Iterative_method(t,u,

本文整理自 @老师木 的一条图片新浪微博,从另一个角度给出为何采用 sigmoid 函数作非线性变换的解释. 为什么我们喜欢用 sigmoid 这类 S 型非线性变换?

如上图所示,如果用逻辑回归来解决这个问题,首先需要构造一个包含很多非线性项的逻辑回归函数g(x).这里g仍是s型函数(即 ).我们能让函数包含很多像这的多项式,当多项式足够多时,那么你也许能够得到可以分开正样本和负样本的分界线,如图下粉红色分界线所示: 当只有两项时,比如x1.x2,这种方法能够得到不错的效果,因为你可以把x1和x2的所有组合都包含到多项式中,但是对于许多复杂的机器学习问题涉及的项往往多于两项,以房屋为例,影响房屋价格因素有房子大小.卧室数量.楼层.房龄等等.假设现在要处理的是关

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

函数文件1:real_fun.m function f=real_fun(x0,t0) %精确解 f=4*x0*(1-x0)*sin(t0); 函数文件2:F.m function f=F(N,u,U,t,h1,h2) %非线性方程组 %h1是x的步长,h2是t的步长 %u表示迭代节点,上一时刻的数值解 %h表示时间节点上的步长 %N表示空间节点的步数 a0=0.5*t^4*h2*N^2; f(1,1)=a0*(U(2)^2-2*U(1)^2)+h2*fi(h1,t)+u(1)-U(1); f(

关于树结构的非线性表编程在数据结构中可以说占据了半壁江山,其中涉及的知识点繁杂,但也是数据结构体现运算优化的核心所在,下面我们将较为初步且系统得讨论数据结构中一系列有关树的表示. 首先我们再次明确树的形式化概念: 树是n个节点的有限集合,这个集合满足以下的条件: 1)     有且仅有一个节点没有前件. 2)     除根外,其他的所有节点都有且仅有一个前件. 3)     除去根以外,其他每个节点都通过唯一的路径连接根上.每个节点的前件称为该节点的父节点,后件称为该节点的子节点. 这篇文章主要

前面几节我们讨论了SVM原理.求解线性分类下SVM的SMO方法.本节将分析SVM处理非线性分类的相关问题. 一般的非线性分类例如以下左所看到的(后面我们将实战以下这种情况): 能够看到在原始空间中你想用一个直线分类面划分开来是不可能了,除非圆.而当你把数据点映射一下成右图所看到的的情况后,如今数据点明显看上去是线性可分的,那么在这个空间上的数据点我们再用前面的SVM算法去处理,就能够得到每一个数据点的分类情况了,而这个分类情况也是我们在低维空间的情况.也就是说,单纯的SVM是不能处理非线性问题的

1.心得: 在使用TensorFlow做非线性拟合的时候注意的一点就是输出层不能使用激活函数,这样就会把整个区间映射到激活函数的值域范围内无法收敛. # coding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os os.environ[' # 准备需要拟合的数据点 x_data = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.1).reshape(