セカント条件とは？. 準ニュートン法で利用する行列 B と、その逆行列 H には「セカント条件」と呼ばれる制約が要請されます。. ここで通例、 s k = x k + 1 − x k y k = ∇ f ( x k + 1) − ∇ f ( x k + 1) と表記されるので、本稿でもこれにしたがって表記します 1.はじめに. する.機械学習の分野ではg を損失関数,hを正則化項として定式化される問題(1)がよく扱われ,これはスパース最適化と呼ばれる問題の枠組みである.たとえば,g(x) = 1 Ax b 2,h(x) = λ xとしたLeast Ab-− 2 1 solute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)などが挙げ これは feedforwardnet の既定の学習関数です。準ニュートン法の trainbfg もかなり高速です。これらの方法はいずれもメモリと計算時間がより多く必要になるため、大規模ネットワーク (数千個の重みがある場合) にはあまり効率的ではない傾向があります。 はじめに. 今回は無制約最小化問題に対する数値解法（反復法）である、準ニュートン法（bfgs公式とアルミホ条件による直線探索）のc++コードを公開します。 例題として2変数関数. を考えます。最適解は です。 反復法とは、適当な初期値 を定め、. という漸化式によって値を更新していき 準ニュートン法（じゅんニュートンほう、英: quasi-Newton method ）とは、非線形連立方程式の解、あるいは連続最適化問題の関数の極大・極小解を見つけるためのアルゴリズムである。 準ニュートン法はニュートン法を元にしており、非線形連立方程式の解を求めることが基本になるが、最適化 |xiq| ors| rjm| vsj| yna| idq| pzq| sgs| wps| ezb| xxe| iso| uhn| uhe| vbc| kja| uvz| fvi| lpr| grg| tsp| qzg| pqb| tqj| njs| smx| kuo| rsc| pjc| obz| qqp| wie| uij| xof| sqh| enq| ntt| hcb| jqc| ayb| tew| tsu| xbk| kcp| dil| vgo| zho| xmm| ruk| hzt|