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中南大学_resnet_深度学习班数学基础_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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求解范数逼近问题(6.1)等价于计 算b向的投影。 设计的解释 我们可以将范数逼近问题(6.1)解释为一个最优设计问题。Xi,---,Xn为n个设计 变量,其数值待定。向量y = Ax给出了表示m个结果的向量,我们假设它是设计变量 X的线性函数。向量b为目标向量或期望结果。目标是选 择一个设计向量尽可能地接近 期望的结果,也就是说AX ≈ 60我们可以将残差向量r解释为实际结果(即 加) 与期 望或目标(即6)之间的偏差。如果我们用真实结果与期望目标之间偏差的范数来度量 设计的质量,那么 参数逼近问题(6.1)也就是寻找最佳设计的问题。 加权范数逼近问題 范数逼近问题的一个扩展是加权范数逼近问题 minimize IIW(4r-b)||, 其问题数据W ∈ RrnXTn称为权矩阵。权矩阵通常是对角的,在这种情况下,它给出了 对残差向量r = Ax- b. 分量之间不同的相对强调程度。 加权范数问题可以看做关于范数H ? H和数据A = WAib = Wb的范数逼近问题, 因此,仍然可以被视为标准范数 逼近问题(6.1)。另一方面,加权范数逼近问题也可以被 看做
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