At each time step in the environment, MPC solves the non-convex optimization problem x⋆1:T,u⋆1:T=argminx1...This Library: A Differentiable PyTorch MPC Layer We provide a PyTorch library for solving the non-convex
Cost, c_k 是k时刻的Cost; 式1a)是非线性的车辆动力学方程; 式1b)是Initial State; 1c)和1d)是State和Control的非线性(Non-linear)和非凸(Non-Convex...SQP算法 SQP是一种解决非线性(Nonlinear)和非凸(Non-Convex)优化问题的通用方法,但是计算效率不高。...Collision Avoidance Constraints通常是Non-convex Inequality Constraint。
高斯先验概率 MAP 极大后验估计 maximum likelihood estimation 极大似然估计 activation function 激活函数 tanh function 双曲正切函数 non-convex...非线性变换 represent compactly 简洁地表达 part-whole decompositions “部分-整体”的分解 parts of objects 目标的部件 highly non-convex
批量梯度下降可以保证在convex error surfaces 条件下取得全局最小值,在non-convex surfaces条件下取得局部极小值。...然而,(实验)表明当我们慢慢地减小学习速率时SGD表现出和批量梯度下降同样的收敛行为,几乎确定地在non-convex and convex optimization中各自收敛到一个局部或者全局极小值在...在神经网络中常见的极小化highly non-convex error functions的一个关键挑战是避免步入大量的suboptimal local minima。
在测试阶段,基于向量的人脸特征点 shape 优化是一个 non-convex with many local optima。
理论上来说,我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义,但是问题在于,当我们将带入到这样定义了的代价函数中时,我们得到的代价函数将是一个非凸函数( non-convex function) 如下图所示 ?
of System Structure Knowledge from Text(IDETC/CIE 2016 Conference) ·Four-Bar Linkage Synthesis Using Non-Convex...更多相关论文: ·Four-Bar Linkage Synthesis Using Non-Convex Optimization(CP 2016 Conference ) ·Automated Extraction
论文:Near-Optimal Non-Convex Optimization via Stochastic Path Integrated Differential Estimator ?
is guaranteed to converge to the global minimum for convex error surfaces and to a local minimum for non-convex...behaviour as batch gradient descent, almost certainly converging to a local or the global minimum for non-convex...Another key challenge of minimizing highly non-convex error functions common for neural networks is avoiding...Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization. arXiv
原因是这种Loss function一般是non-convex的。non-convex函数在使用梯度下降算法时,容易得到局部最小值(local minumum),即局部最优化。...平方错误其实也可以,只是它是non-convex的,不利于使用梯度下降算法来进行全局优化。
(这个更适合搞机器学习理论的同学)印度神校IIT和MS的两个哥们往Arxiv上扔了篇ML非凸优化的文章介绍概念 Non-convex Optimization for Machine Learning
三、代价函数 1、不能使用线性回归的代价函数公式 根据下图所示线性回归的代价函数,把h(x)用上面的1/(1+e-z)带入,求出来的结果,会是一个存在非常多极小值的函数,这样的代价函数称为非凸函数(non-convex
Li, “Unified convergence analysis of stochastic momentum methods for convex and non-convex optimization...Hong, “On the convergence of a class of adam-type algorithms for non-convex optimization,” arXiv preprint
Machine Translation 神经机器翻译 NTM Neural Turing Machine 神经图灵机 NCE noise-contrastive estimation 噪音对比估计 non-convex
hidden layer 隐含层 hidden units 隐藏神经元 Hierarchical grouping 层次型分组 higher-order features 更高阶特征 highly non-convex...MFCC Mel 倒频系数 multi-class classification 多元分类 neural networks 神经网络 neuron 神经元 Newton’s method 牛顿法 non-convex...No Free Lunch Theorem/NFL 没有免费的午餐定理 Noise-contrastive estimation 噪音对比估计 Nominal attribute 列名属性 Non-convex
模型训练实验结果 2)Natasha: Faster Non-Convex Stochastic Optimization Via Strongly Non-Convex Parameter 本文由微软研究院发表...3)Dual Iterative Hard Thresholding: From Non-convex Sparse Minimization to Non-smooth Concave Maximization
BGD 对于凸误差曲面(convex error surface)保证收敛到全局最优点,而对于非凸曲面(non-convex surface)则是局部最优点。...Dauphin 等人 [19,Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization...Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization. arXiv
但是逻辑回归不可用最小误差平方和作为其目标函数,原因主要是逻辑回归的优化方法需要使用梯度下降法 ,而使用误差平方和会导致非凸(non-convex)的目标函数,非凸函数会存在多个局部极小值,而多个局部极小值不利于用梯度下降法找到全局的最小损失值
深度学习中的优化 困难:深度学习中大多数优化问题是非凸(non-convex)的,最坏的情况是NP难问题(NP-hard)。
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