王卓-開題報(bào)告(編輯修改稿)
2024-09-01 20:22 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ，然后再求取正則參數(shù) 。為了表述清楚，我們把這樣的解定義為 。 會(huì)被用來作為最小化函數(shù) 的一個(gè)方向向量。最佳的 我們使用 Engl的修正差值原理來獲得，前提滿足 是 A的轉(zhuǎn)置， 和存在 ，這樣就有一個(gè)唯一 的滿足： （ 1） 通過此式來求 。 F~m? ???m?? ?1?kmFTA0??uAT 0, 21 ?xx?m??2122xxTT uAmAA ???? ?????L o g o Company Logo 研究?jī)?nèi)容和關(guān)鍵技術(shù) ?現(xiàn)在通過 CG技術(shù)的 PolakRibiere形式來最小化 。我們使用偽代碼表示上述 CG方法的計(jì)算步驟。計(jì)算步驟一： ?給 出：函數(shù) ，它的梯度 ， 參數(shù)，極小值 初始化： Done=.False. ?初始化：迭代次數(shù) j＝ 0， ＝ 0 ?Do While Done=.False. ?求 值：當(dāng) j=0時(shí)，方向向量 ?求 值：步長(zhǎng) ?求 值：新的值 F~F~ ?~ ? ?0?m?? ?jdmd ~~~ 00 ?? ? ????? ?jjj dmF ~~m i na rg 0 ?? ?? ??? ?jjj dmm ~1 ??? ???? ?L o g o Company Logo 研究?jī)?nèi)容和關(guān)鍵技術(shù) ?求值： ?檢查： if then ? Done=.True. ? Else ?求值：搜索路徑長(zhǎng)度 ?求值：新的方向向量 ?增加：迭代次數(shù) j=j+1 ?Until Done=.true. ? ? ? ?? ?? ?????jjjjmFmFmF????? ?~~~1?? ?j? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ????????????jTjjTjjj mmmmm??????? ??~~~~~11? ? jjjj dmd ~~~ 11 ?? ? ???? ??L o g o Company Logo 研究?jī)?nèi)容和關(guān)鍵技術(shù) ?步長(zhǎng)在下降方法的線性搜索中扮演了重要的角色。Wolfe的定理保證當(dāng)滿足條件（ 1）－（ 4）時(shí)，可以得到一個(gè)步長(zhǎng)值 v。我們使用 Amijo的方法來確定步長(zhǎng)。最后，給出收斂性判別標(biāo)準(zhǔn)： ?計(jì)算步驟二： ?給定：推測(cè)模型 ，誤差極限 ，最多可能迭代次數(shù) Maxcount，數(shù)據(jù)中的噪聲估計(jì) ?初始化： Success=.False. ?初始化： ?初始化： Counter=0 0m 1??0mm n ew ?L o g o Company Logo 研究?jī)?nèi)容和關(guān)鍵技術(shù) ?賦值： v=1 ? Do while Success=.False. ?求值： A,F和 ?賦值： ?檢查： If then ? Success=.True.”print algorithm converges” ? Else ?檢查： If CounterMaxcount then ? Stop “print convergence is too slow”. ? Else ?求值：方向向量 （使用計(jì)算步驟一） ?求值：步長(zhǎng)因子 v（使用 Arijo準(zhǔn)則） ?求值：新模型 F~newold mm ?1??F?md ???vdmm o ldn e w ??L o g o Compan
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