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加州大学伯克利_bfgs_深度学习入门课程 卷积神经网络反向传播原理_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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⑴和相 应的力.较大的目标力可推动粒子更加靠近 最优点。 图11.3中心路径的力场解释。虚曲线表示中心路径。左右图分别用实心圆点标出了 x*(l)和.τ*(3)o粗箭头分别表示等于-c和-3C的目标力。其他箭头表示和距离反比的约 束力。随着目标力的强度改变,粒子的平衡位置点也不断变化,形成了中心路径。 11.3障碍方法 我们已经说明x*(t)是和最优值偏差人大于m/t的次优解,该粕度庄可行的对偶 变量对λ*(t)和p*(i)给出。据 此可提出能够保证达到预定精度€的一种非常直接的求 解原问题(11.1)的方法:简单地取t = m/c然后采用 NCWton方法求解等式约束问题 minimize (m∕c)∕o(τ) + φ(x) SUbjeCt to Ax = b 该方法可以被称为无约束极小化方法,因为它使我们能够通过求解无约束或线性约束 问题获得不等式约束问 题(11.1)满足预定精度的解。尽管该方法对于小规模,具有好的 初始点以及精度要求不是很高(即C不是很小) 的问题可以取得很好的效果,在其他情 况下却不能有效工作。因此,该方法极少(如果有过)被采用。
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