Dual ascent的原理非常简单,本质上来说就是primal variable迭代方向取拉格朗日函数对primal variable的次微分,dual variable迭代方向取拉格朗日函数对dual variable的次微分(这里的话就是 )。这也是所谓拉格朗日乘子法的一般思路(method of multipliers)。当然这边还有一些细节,比如对偶变量迭代步长选了 。所以如果对这方面基...
对偶梯度下降法在目标函数对于是可分离的情况下可以有更简单的计算方式(其实就是各个分量拆开),对应的算法叫对偶分解(Dual Decomposition)。 具体来看的话,我们假设自变量,且有其中为相关的分量()。假设目标函数可以写成可分离的形式,也即: 此时仍然考虑优化问题: 这个优化问题的拉格朗日可以写成是: 其中为拉格朗日乘子,...
ADMM 算法的原理是通过将原始问题转化为等价的增广 Lagrangian 问题，并通过交替更新变量和乘子来逐步逼近...
基本原理：信噪比（即信号功率谱与噪声功率谱之和）为常数时，系统才能达到总信道容量最大的要求。当SNR很大时，Pi等功率分配，注水算法消失。在功率分配的问题中，只有满足注水定理时，才能达到信道容量最大化。也就是说信噪比大的信道分得的功率多，信噪比小的信道分得的功率少。使用拉格朗日乘子分配信道...
揭示交替方向乘子法（ADMM）的奥秘：流程与原理解析 想象一下，你正在踏上探索优化算法的新旅程，ADMM就像一座迷人的灯塔，引领你穿越复杂的数学迷宫。让我们一起深入理解这个神奇的工具是如何工作的。优化问题，就像寻找最甜美的蛋糕配方，目标是找到使蛋糕口感最佳的配料比例。最简单的形式（公式1）是寻找使...
43交替方向乘子法 43.1 方法的引出 使用上面讲的增广拉格朗日法求解\min f(x)+g(x)这里f(x),g(...
S.Boyd的文献“Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers”提供原理支持。ADMM方法旨在解决二次惩罚法在约束问题求解中的不足。二次惩罚要求惩罚项系数在最优点附近趋近无穷，导致海森矩阵巨大，目标函数稳定性差。引入线性逼近，通过不断调整线性项...
交替方向乘子法算法的流程和原理是怎样的 搜索资料 我来答 分享 微信扫一扫 网络繁忙请稍后重试 新浪微博 QQ空间 举报 浏览4 次 本地图片 图片链接 提交回答 匿名 回答自动保存中为你推荐:特别推荐 你为什么在亲密关系中一再“妥协”? 日本什么样的人才能开出租车? 《人世间2》再引泪崩,背后值得思考 ...
其中为拉格朗日乘子向量。 据此我们可以洗出原问题的对偶函数: 其中为函数的共轭函数~ (翻前面对应一下)。 因为函数是凸函数,我们知道这个优化问题是满足强对偶性的(根据 Slater's condition),也即可以通过求解对偶问题帮助解决原问题。 这儿我们选择使用梯度下降法(这儿是求 max,可能得叫梯度上升~)求解这个对偶问题...