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简述 牛顿法常用来求解无约束非线性规划问题，它利用目标函数的二次泰勒展开式构造搜索方向。 无约束非线性规划问题 ： m i n f ( x ) , x ∈ R n min f(x),quad x in R^n min f ( x ) , x ∈ R n 。如果目标函数 f ( x ) f(x) f ( x ) 在 R n R^n R n 上具有 连续的二阶偏导数 ，其中 Hessian矩阵正定
本栏目将推荐一些经典的、有趣的、有启发性的书籍，这些书籍涵盖了各个领域，包括文学、历史、哲学、科学、技术等等。相信这些书籍不仅可以让你获得知识，还可以让你感受到阅读的乐趣和魅力。 今天给大家推荐的书籍是：《人工智能数学基础》 凡事都要打好基础，
原理 最小二乘法由勒让德（A.M.Legendre）于1805年在其著作《计算彗星轨道的新方法》中提出，主要思想是最小化误差二次方和寻找数据的最佳匹配函数，利用最小二乘法求解未知参数，使得理论值与观测值之差（即误差，或称为残差）的二次方和达到最小，即： E = ∑ i = 1 n
简述 共轭梯度法是利用目标函数的梯度逐步产生 共轭方向 并将其作为搜索方向的方法。 共轭梯度法是针对二次函数 f ( x ) = 1 2 x T Q x + b T x + c , x ∈ R n f(x)=frac{1}{2}x^TQx+b^Tx+c,x in R^n f ( x ) = 2 1 x T Q x + b T x + c , x ∈ R n 的 无约束优化问题 。此方法具有 存储变量少 和 收敛速
Taylor Formula. 本文目录： 泰勒公式 Taylor Formula 余项 Remainder 泰勒公式的应用：Hard-Sigmoid与Hard-Tanh 泰勒公式(Taylor Formula) 是将一个复杂函数用一个 多
使用Mitchell近似构造加法神经网络. paper：Deep Neural Network Training without Multiplications arXiv：link 本文通过 Mitchell 近似算法将乘法运算转变为加法运算，从而降低了神经网络中的乘法的运算量。 Mitchell 近似是一种在二进制下近似的 快速对数 和 指数 计算方法。对于一个十进制的非
Integral Probability Metric. 积分概率度量( integral probability metrics, IPM )用于衡量两个概率分布
