本章總覽如下:
本章具體知識點如下:
矩陣求導法 1、前言 設y=f(x)y=f(x)y=f(x)且x=[x1 x2 ...xn]Tx=[x_1 \ x_2 \ ... x_n]^{T}x=[x1 x2 ...xn]T,由多元函數微積分可知 dy=∑i=1ndy
原文地址:【轉載】中國計算力學大會’2014(CCCM2014)第一輪通知作者:CFDCAE 一、會議簡介 爲推動計算力學領域的學術交流,促進計算力學的發展和工程應用,中國力學學會計算力學專業委員會決定於2014年8月10日-13日在
本章的學習,基於第4章和第5章的知識,前兩章的知識點如果熟悉、理解了,那麼,本章學習就毫無壓力。 本章知識結構概覽如下: 本章細分知識點如下:
Introduction 對偶(duality)是優化中的一個重要概念,當原問題的最小值很難求解時,我們常常將其變爲對偶形式,通過求解對偶問題的最大值,從而得到原問題的最優解。我們從最簡單的線性規劃問題入手來介紹對偶的概念。 線性
總目錄 一、 凸優化基礎(Convex Optimization basics) 凸優化基礎(Convex Optimization basics) 二、 一階梯度方法(First-order methods) 梯度下降(G
****拉格朗日插值法**** 在平面上有 共n個點,現作一條函數 使其圖像經過這n個點。 作法:作n個多項式 。對於第j個多項式 ,及其角標集 , 構造 是n-1次多項式,且滿足
***************CART算法概述********************** Cart算法類似於ID3算法,其將特徵分類爲按GINI係數,找到該特徵下的一個最優節點進行分類,該特徵被分爲2個類別,比如一個類別中有{學生,
GBDT主要由三個概念組成:Regression Decistion Tree(即DT),Gradient Boosting(即GB),Shrinkage (算法的一個重要演進分枝,目前大部分源碼都按該版本實現)。搞定這三個概念後就能明白
mathworks社區中的這個資料還是值得一說的。 openExample('mpc/mpccustomqp') 我們從幾個角度來解析兩者關係,簡單的說就是MPC是帶了約束的LQR. 下面我們從代碼的角度解析這個問題: 1, 定
單元高斯分佈(The univariate Gaussian),我們高中時就知道了,其表達式如下: N(x|μ,σ2)=1(2πσ2)1/2exp{−12σ2(x−μ)2} 而多元高斯分佈(Multivariate Gaussian
問題 基於條件的卷積GAN 在那些約束較少的類別中生成的圖片較好,比如大海,天空等;但是在那些細密紋理,全局結構較強的類別中生成的圖片不是很好,如人臉(可能五官不對應),狗(可能狗腿數量有差,或者毛色不協調)。 可能的原因 大部分
目錄 一:幾個重要不等式的形式 1,Jensen不等式 2,平均值不等式 3,一個重要的不等式 4,Holder不等式 5,Schwarz不等式 和 Minkovski不等式 二:不等式的證明 1,Jensen不等式用數學歸納法證明