思路：取一组共轭方向，在每个方向上都进行一维精确线搜索，最多进行n次，就能得到最终的结果
这三个方法都是这个思路，只不过共轭方向的选取方式不同，也就公式里的β不同
三个方法第一次迭代方向都是负梯度方向，迭代步骤与最速下降算法一致
从第二次迭代开始，方向变成 pk = -g(xk)+βk-1*pk-1
不同方法的差别就在于β的不同
conjugate direction methods CG法：
FR法：
PRP法：
思路：取一组共轭方向，在每个方向上都进行一维精确线搜索，最多进行n次，就能得到最终的结果
这三个方法都是这个思路，只不过共轭方向的选取方式不同，也就公式里的β不同
三个方法第一次迭代方向都是负梯度方向，迭代步骤与最速下降算法一致
从第二次迭代开始，方向变成 pk = -g(xk)+βk-1*pk-1
不同方法的差别就在于β的不同
conjugate direction methods CG法：
FR法：
PRP法：
思路：取一组共轭方向，在每个方向上都进行一维精确线搜索，最多进行n次，就能得到最终的结果 这三个方法都是这个思路，...
梯度下降，共轭梯度法；牛顿法，拟牛顿法；信赖域方法，罚函数法。
常见最优化方法 1.梯度下降法 2.牛顿法 3.拟牛顿法 4.共轭梯度法
# 要求使用共轭梯度法和QR分解法求解方程组 # 分析 ## 共轭梯度法输入：Ax=b想法：构造迭代关系$ x^k...
对于方程组，如果对称正定，我们考虑二次函数对于此函数，有一些性质: 如果是的解，那么 首先计算一下第一条性质：由梯...
20181016 qzd 一、思维导图 二、知识碎片 1、共轭梯度下降法 1）简介在数值线性代数中，共轭梯度法是一...
动量法、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam 1.动量法 在7.2节（梯度下降和随机梯度下降...
1. 介绍 首先了解一下策略梯度法，之后再对DPG和DDPG两篇论文进行学习。 2. 梯度策略法 梯度策略法 ( ...
基本思想 之前文章最速下降法、Newton法、修正Newton法介绍的最速下降法存在锯齿现象，Newton法需...
牛顿法和梯度下降法的差别 牛顿法：二次逼近梯度下降法：一阶逼近 牛顿法：对局部凸的函数找到极小值，对局部凹的函数找...
本文标题：共轭梯度法——CG法FR法和PRP法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/pjszmktx.html
网友评论