这两算法都是Steepest Descent的一种不计算梯度的改进算法。 坐标轮换法Coordinate Descent: 思路: 最速下降法实际上是找到梯度分量的绝对值最大的那一个维度,然后沿着那个维度的反方向下降的,而且找到的方向范数都是1。 但是这样找需要提前计算出梯度才行,反正都是沿着某一个维度/坐标方向下降,那么完全可以不计算梯...
块坐标下降法是一种迭代算法,每次迭代仅更新一部分参数,而不是全局更新。下面将详细讨论基于块坐标下降法的神经网络学习算法的原理和步骤。 1.神经网络模型 首先,我们需要定义神经网络的结构和参数。神经网络由多个神经元层组成,每一层包含多个神经元,每个神经元都与上一层的所有神经元相连,并带有一定的参数(连接...
坐标轮换算法是Steepest Descent算法的一种改进，旨在优化函数求解过程。最速下降法通过找到梯度分量绝对值最大的维度，沿着其反方向进行最小化。然而，计算梯度过程是必需的。考虑到实际应用中，沿单个坐标方向进行最小化即可，无需计算梯度，从而提出了坐标轮换算法。该算法的核心思路是依次沿每个坐标轴方向...
有很长发展历史的块坐标下降(block coordinate descent,BCD)算法是一种经典的优化方法,因其有诸多优点,如简单,速度快和稳定等而被广泛应用.本文在一种相对较弱的假设下,即当目标函数是分块强凸时,分析对于凸优化问题的块坐标下降算法的非渐近收敛率.本文证明,若k是迭代次数,则块坐标下降(BCD)算法可以由O(1/k...
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1.基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计2.一种复杂度约束下基于宏块优先顺序的运动估计优化算法3.基于块坐标下降法的微网群日前联合优化调度4.基于坐标下降算法的5G广播波束权值智能优化方法研究5.基于块坐标下降算法的空地无人平台轨迹联合优化 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...