块坐标下降法的优点在于能够处理大规模数据和高维度问题,并且收敛速度较快。在实践中,该方法可以与其他优化算法结合使用,如梯度下降法和牛顿法等。 该算法的具体步骤如下: 1.初始化变量; 2.选定一个变量进行优化,固定其他变量; 3.以该变量为自变量,对目标函数求偏导数,得到一个子问题; 4.求解子问题,更新该变量...
若变量间的相关性很高,收敛过程会非常缓慢,可以利用主成分分析法(Principle Components Analysis,PCA)获得尽可能独立的变量进行优化。 二、块坐标下降法(Block Coordinate Descent,BCD) BCD 法是 CD 法的一般化,用于解决 CD 法效率低下的问题。 基本思想:每次迭代对变量的子集进行优化,即每次沿着多个坐标轴的方向(超...
块坐标类优化算法尤其适用于优化变量数巨大的大规模优化问题,而这一特性正是大模型微调训练的特征,以Llama 2-7B大模型为例,其微调训练所需训练集中的数据个数通常在10万以下的量级,而其待优化的参数量却高达70亿。 由于上述子问题依旧具有高度非凸的特性,BAdam应用神经网络训练中被广泛认可的Adam算法作为子问题的...
我们的目标是根据不同机器人的能力,将有界环境的不同部分分配给它们。目标函数设计为两个变量块的函数,即生成器的位置和权重。 块坐标下降法用于交替优化两个变量块。梯度下降法用于优化每个单独的变量块,并且可以以分布式方式计算目标函数的梯度。集中式机器用于同步所有机器人的优化状态和运行状态。它还将更新机器人...
坐标下降和块坐标下降法 坐标下降法(英语:coordinate descent)是一种非梯度优化算法。算法在每次迭代中,在当前点处沿一个坐标方向进行一维搜索以求得一个函数的局部极小值。在整个过程中循环使用不同的坐标方向。对于不可拆分的函数而言,算法可能无法在较小的迭代步数中求得最优解。为了加速收敛,可以采用一个适当的...
BCD(块坐标下降法)是一种改进的坐标下降法,可以同时更新多个变量,同时减少迭代次数。下面将介绍BCD坐标下降法的步骤和应用。 第一步:初始化变量 在BCD坐标下降法中,首先需要对变量进行初始化。初始化通常有两种选择,可以设置固定初始值或在随机范围内选择初始值。在实际应用中,初始值的选择对最终结果的影响非常大,...
北大《最优化》22_分块坐标下降法.pdf,分分分块块块坐坐坐标标标下下下降降降法法法 文文文再再再文文文 北北北京京京大大大学学学北北北京京京国国国际际际数数数学学学研研研 究究究中中中心心心 教教教材材材 《《《最最最优优优化化化 :::建建建模模模 、、、算算算
块坐标下降法是求解非凸问题的一种有效方法。其主要思想是将问题分解成多个子问题,每次只求解其中一个子问题,然后轮流求解所有子问题直到收敛。下面我们将介绍使用块坐标下降法求解非凸问题的代码。 首先,我们需要定义目标函数和变量的维度。以二元函数为例,代码如下: ``` def obj_func(x): return (x[0]**2+...
分块坐标下降法的基本思路是将问题分解，逐块处理。最简单的分解是将每个维度视为一个块，分别对各个维度进行优化。以求解 [公式] 为例，通过按 [公式] 的次序依次固定其他 [公式] 块变量，进行 [公式] 的极小化操作，完成后更新下一块变量。这个过程在迭代中进行，每次只优化一部分变量，直至满足...
边缘计算块坐标下降法 OneNET EDGE 前言 我以前了解的边缘计算 wiki名词 5GC中的一些词 一些没那么常见但也可以知道的词 边缘计算中的一些词 MEC(Mobile Edge Computing) ECP(Edge Compute Platform) NFV(Network Function Vitualizaiton) 云网融合 云边协同...