面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述

现有的解决方案是至少需要惯性信息来获取初始的估计[85].基于单目视觉的位姿估计还无法满足无人机自主着陆的精度需求,究其原因是还面临着以下瓶颈:1)一般的中大型无人机着陆场景具有高程、视距、景深变化较大的特点,由此易导致图像特征平面化、绝对尺度信息丢失等问题;2)对于无人机...

模型篇P1:机器学习基本概念|算法|拟合|神经网络|视频生成模型...

共轭梯度法(ConjugateGradientMethod):这种方法结合了梯度下降法和牛顿法的优点,能够在不需要计算Hessian矩阵的情况下,实现超线性收敛。拟牛顿法(Quasi-NewtonMethods):这类方法试图通过估计Hessian矩阵或其逆矩阵来接近牛顿法的性能,而无需真正计算Hessian矩阵。常见的拟牛顿法有BFGS和L-BFGS。优化器(Optimizers):...

形态发生作为贝叶斯推理:复杂生物系统中模式形成和控制的变分方法

有了这个生成模型和对变分密度的假设形式,我们现在可以评估任意给定感知状态的变分自由能,并根据方程(34)进行梯度下降。一个有趣的技术细节在于使用广义坐标运动。这意味着可以将耗散流与方程(37)中的期望能量函数的梯度下降关联起来(注意,变分自由能的熵项不依赖于内部状态编码的均值)。此外,我们可以将无散流...

非凸优化算法在深度学习模型训练中的应用与优化

常见的二阶优化算法包括牛顿法、共轭梯度法和L-BFGS算法等。二、非凸优化算法在深度学习中的优化2.1收敛速度提升由于深度学习模型的复杂性,传统的梯度下降法在训练过程中往往需要经过大量的迭代才能收敛到较好的结果。而非凸优化算法可以通过引入更加有效的参数更新策略,加速模型的收敛速度。例如,自适应学习率算法可...

Lasso回归算法:坐标轴下降法与最小角回归法小结

但是Lasso回归有一个很大的问题,导致我们需要把它单独拎出来讲,就是它的损失函数不是连续可导的,由于L1范数用的是绝对值之和,导致损失函数有不可导的点。也就是说,我们的最小二乘法,梯度下降法,牛顿法与拟牛顿法对它统统失效了。那我们怎么才能求有这个L1范数的损失函数极小值呢?

【机器学习基础】各种梯度下降优化算法回顾和总结

当前使用的许多优化算法,是对梯度下降法的衍生和优化(www.e993.com)2024年11月20日。在微积分中,对多元函数的参数求偏导数,把求得的各个参数的导数以向量的形式写出来就是梯度。梯度就是函数变化最快的地方。梯度下降是迭代法的一种,在求解机器学习算法的模型参数时,即无约束问题时,梯度下降是最常采用的方法之一。

学术交流 | 基于抗差LM的视觉惯性里程计与伪卫星混合高精度室内定位

最速下降法无法确定收敛步长,步长较小会导致收敛较慢,步长较大会导致算法发散。高斯牛顿法采用二阶泰勒展开来近似,只有在展开点附近才会有比较好的近似效果,如果Hessian矩阵是非奇异矩阵,可能会导致算法发散。LM算法能够很好地克服上面的缺点,已经广泛应用于很多非线性优化实例中,但是LM算法还有自身的缺陷。尽管LM算法...

应用数学新时代的曙光

如果通过神经网络参数化这个策略函数,那么随机控制和深度学习之间有一个非常好的相似之处:控制问题的成本函数是损失函数;控制问题的动力系统起到了深度残差网络的作用;动力系统中的噪声扮演着训练数据的角色,让我们可以使用随机梯度下降算法进行训练。使用这种基于深度学习的算法,人们可以处理数百甚至更高维度的常规随机...

冯诺伊曼理论奖得主Jorge Nocedal:零阶优化方法应用在机器学习

具体来说,深度神经网络主要基于2个思想:其一是适合生成表示的预测函数结构,其二是帮助寻找到合适的预测函数的反向传播算法。这里,反向传播算法通常意味着使用梯度下降的方法进行优化。然而,优化过程中使用梯度下降法并不一定保证获得的解能够收敛到我们期望的最小值。

人工智能300年!LSTM之父万字长文:详解现代AI和深度学习发展史

2020年代的AI研究反而更加「复古」,比如强调诸如链式法则和通过梯度下降(gradientdescent)训练的深度非线性人工神经网络,特别是基于反馈的循环网络等概念。Schmidhuber表示,这篇文章对之前具有误导性的「深度学习历史」进行纠正。在他看来,之前的深度学习史忽略了文章中提到的大部分开创性工作。此外,Schmidhuber还驳斥了...