既然EM算法是一个交替优化变分下界的过程,那么每轮迭代结束时的变分下界构成的序列就是单调增的,而变分下界不大于对数似然,对数似然非正,故这个序列单调增有上界,进而自然是收敛的. 需要注意的是,虽然变分下界是对数似然的一个紧的下界,但它不是凸的,因此相应的优化问题也不是凸优化问题,进而EM算法收敛到的解可能...
首先,让我们来看看分布式交替优化算法。DADMM是一种分布式优化算法,适用于解决大规模的凸优化问题,特别是带有约束条件的问题。它通过将原始问题分解成多个子问题,并在多个计算节点上进行并行计算,然后通过交替更新的方式进行信息交换和协调,最终得到全局最优解。DADMM算法的优点在于能够充分利用分布式计算资源,加快求解速度...
最近开始对凸优化(convex optimization)中的ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)交替方向乘子算法开始感兴趣,接下来我会写一系列关于ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)交替方向乘子算法的内容。 凸优化:ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)交替方向乘子算法系列之三:ADMM 3- 交替...
盲超分就是已知y,求x 这个求解过程可以表示为如下最优化问题:求出使得以下表达式最小的k和x值 盲超分存在的挑战 病态:退化过程会损失很多的细节信息,这个过程是不可逆的 存在很多位置变量:k,x,HR先验信息 先验信息:在以前的算法中,一般通过概率论的方法进行建模,来从大数据集提取出分布规律。但现在可以直接使用...
本文工作(交替优化方案) 优点:1、端到端网络,restorer和estimator两个模块在同一个网络进行优化,两个模块有更好兼容性 2、以往模糊核估计只用到LR图像,可利用信息有限,而本文模糊核估计时用到中间超分结果,这样模糊核估计会准确 问题:1、estimator和restorer的参数如何共享?2、为什么要用到GT的kernel?不是说好的盲...
本文介绍了一种交替迭代法 Matlab 无功优化算法。该算法采用含固态变压器的无功优化方法，通过交替迭代潮流计算的方式，最终计算出符合预期的电压曲线。该算法引入了牛拉法、前推回代等程序方法，具有参考性强的特点。首先，本文介绍了含固态变压器的无功优化算法。该算法通过调整电网中的无功电流，使得系统电压稳定，降低...
ADMMNet定义在一个数据流图上,该数据流图来自于交替方向乘法器(ADMM)算法中用于优化基于cs的MRI模型的迭代过程。在训练阶段,使用L-BFGS算法对网络的所有参数,如图像变换、收缩函数等进行端到端的鉴别训练。在测试阶段,它具有与ADMM相似的计算开销,但在基于cs的重建任务中使用从训练数据中学习到的优化参数。在k空间...
主题:基于展开交替优化的盲超分算法 亮点如下: 超分:将低分辨率图像放大,常用双线性插值双立方插值,当放大后图像还是模糊 超分研究将放大后的图像也包含尽可能多的细节 图像降值 给低分辨图像求高分辨图像 挑战:下采样丢失细节 方法: 双立方插值图像得到高清图像 ...
交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM)是一种用于求解凸优化问题的迭代算法。其基本思想是将原始优化问题转化为等价的分离子问题,并通过引入拉格朗日乘子来进行求解。ADMM的更新步骤包括原始变量的更新和乘子的更新,通过交替执行这两个步骤来收敛到最优解。 4.基于ADMM的VMD优化方法。
基于传统交替方向算法的框架,提出一种求解全变分问题的修正交替方向算法. 该算法利用当前点的信息和前两个迭代点的信息得到修正的初始BB步长,并结合非 单调线搜索技术,提出了修正的交替方向算法(MADM).同时在理论上验证了该算 法的收敛性,并将该算法分别在小规模、无噪声和大规模、有噪声的情况下应用于全 变分图像...