AI看视频自动找“高能时刻”|字节&中科院自动化所@AAAI 2024
GPE的优化目标为:在相邻训练阶段之间,π的变化量不超过γ的前提下,最小化高光和非高光的分类损失。对于带约束的优化问题,我们使用拉格朗日方法求解,其中拉格朗日对偶表达式如下:使用启发式思想,在约束条件成立时,减小惩罚因子λ是拉格朗日乘子,还需要保证其大于零。在训练过程中,利用每个批次的训练数据,交替优化上述参数...
新年随笔:从《你一生的故事》到控制论|你一生的故事|哈密顿|控制...
而优化问题的求解方法,也是我们再熟悉不过的拉格朗日乘子法,但是由于约束条件也有无穷多个,于是拉格朗日乘子也被扩展到了无穷个,从而构成了函数。其实,如果我们把具有物理含义的作用量以及相伴的拉格朗日量替换成更为普遍的函数,把约束条件换为更一般的微分方程,那么,整个这套数学框架和求解方法就可以被扩展到一般问题中...
从SVM对偶问题,到疲劳驾驶检测,到实用工业级别的模型压缩技巧
不管是直接采用优化方法还是拉格朗日方程的原问题,都需要直接求特征向量w,因此求解的复杂度与样本的维度有关。而在对偶问题下,直接求ai即可,这只和样本数量有关,复杂度降低了很多。(2)另外再看上式中的x_i·x_j,虽然我们在这里没有讲述核函数,但是非线性可分的SM问题需要引入核函数,转换为这种形式后,可以非...
滴滴机器学习面经完整记录,面试官问题+答案详解 | 牛客面经
A:分类超平面,距离超平面距离最近的点距离最大,间隔,函数间隔,几何间隔,目标函数,拉格朗日乘数对偶化求解Q:支撑向量是什么?A:距离超平面最近的那些样本Q:如何解决线性不可分的情况?A:少数点不可分,加入松弛变量。整体都不可分的话,核函数映射到高维空间使得线性可分Q:常见的核函数有哪些?A:高斯核,多项式...
如何搞定机器学习中的拉格朗日?看看这个乘子法与KKT条件大招
对于第一个条件,由于原问题和对偶问题满足强对偶性,所以即关于x的函数:在x*处取到了极值,由费马引理可知,该函数在x*处的偏导数为0,即:也就是条件(1)。该式子说明f(x)在极值点x*处的梯度是各个hi(x*)和gj(x*)的线性组合。对于第二个条件,时在定义拉格朗日函数时的约束条件。
强化学习基础-对偶梯度上升
该方法的核心思想是把目标函数转换为可以迭代优化拉格朗日对偶函数(www.e993.com)2024年10月10日。其中拉格朗日函数?和拉格朗日对偶函数g定义为:其中标量λ被称为拉格朗日乘子。对偶函数g是原始优化问题的下限,实际上,若f是凸函数,g和f保持强对偶关系,即g函数的最大值等价于优化问题的最小。只要找到使得g最大的λ,我们就解决...
如何在高精度下求解亿级变量背包问题?
拉格朗日松弛求解整数规划的框架只提供最优解的验证条件,我们仍需要对具体的算法验证解的正确性和求解流程的速度。为验证正确性,我们对比了我们的算法的解和单纯形法(Simplex)求解线性松弛后问题的解,还评价了我们解的对偶间隙(dualitygap),发现我们求得的目标函数值距离理论上界差距极其微小(~1%),在超大规模问...
华北电力大学研究者提出多虚拟电厂的分布式协调优化调度方法
此外,研究者基于拉格朗日对偶松弛方法对原优化问题进行解耦,形成多个虚拟电厂优化调度子问题;基于分布式部分可观测马尔科夫决策过程(DEC-POMDP)构建实时优化调度模型,以最大化累积回馈值为优化目标从而考虑多时段的协同优化,并采用基于Bloch坐标的量子遗传算法对优化问题进行求解以提高计算效率。他们指出,多虚拟电厂协调...
抢鲜看|《电工技术学报》2023年第13期目次及摘要
给出EHH-IES结构和氢储能(HES)耦合模型;基于分布鲁棒条件风险价值(DRCVaR)方法,以系统收益最大、全生命周期碳排放量最小和不确定性风险成本最小为目标,建立EHH-IES优化问题的博弈模型;应用拉格朗日对偶原理,将模型转换成半定规划问题并求解。算例结果表明,该优化方法可使EHH-IES总收益提高1.4%,全生命周期碳排放...
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
4、逻辑回归相对来说模型更简单,好理解,特别是大规模线性分类时比较方便。而SVM的理解和优化相对来说复杂一些,SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算。5、Logic能做的SVM能做,但可能在准确率上有问题,SVM能做的Logic有的做...