高斯-牛顿法 在文章 Theoria motus corporum coelestium in sectionibus conicis solem ambientum (1809), pp. 179-180. 中,高斯提到 \nabla^{2} \ell(\mathbf{w}) 的二阶项应该很小,所以直接省略,于是再对符号简化一下,这个Hessian近似就可以写成: ∇2ℓ(w)=JTJ. 这个式子就是著名的 Gauss-Newton ...
Levenberg-Marquadt(L-M)优化是高斯-牛顿优化(Gauss-Newton, G-N)的延申,本文先从G-N优化讲起。 G-N优化(L-M优化同此)常用于解决如下形式的优化问题: minx12||f(x)||22--- 式(1) 其中,x是优化变量,f(x)表示目标函数。 f(x)非严格地相当于f(x)≡[e1(x)e2(x)⋮eK(x)],其中ek(x)为列...
由上式可以知道,LM算法是高斯-牛顿法与梯度下降法的结合:当u很小时,矩阵J接近矩阵G,其相当于高斯-牛顿法,此时迭代收敛速度快,当u很大时,其相当于梯度下降法,此时迭代收敛速度慢。因此LM算法即具有高斯-牛顿法收敛速度快、不容易陷入局部极值的优点,也具有梯度下降法稳定逼近最优解的特点。 在LM算法的迭代过程中,...
实际上,这是一个非线性无约束最优化问题,在目前主流的VSLAM(比如ORB,SVO,LSD)里, 采用的优化算法主要有两种: 一种是高斯牛顿(Gauss Newton)算法,另一种是列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)算法,简称LM算法。 下面我们详细探讨一下,高斯牛顿和LM算法的原理以及在VSLAM中的应用。 首先,最小二乘是要解决什么...
简介:最优化方法(最速下降、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法) 前言 最优化方法应用广泛,但在实现原理上大同小异。作者在学习高翔博士的视觉SLAM十四讲的过程中对其第六章非线性最小二乘求解所涉及到的最优化方法(最速下降、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法)进行了简要总结如下: ...
在高斯牛顿方法里面,其实是使用了J^TWJ近似表达了负对数似然问题的Hessian矩阵,所以也认为他就是信息...
于是呢,还记不记得,扰动是服从高斯分布的,所以呢,满足高斯分布的变量的线性变换仍然是高斯分布,于是...
应用的直接辨识方法基于一种非线性最小二乘优化算法。所使用的算法基于结合的优势最陡下降方法 (当不优化良好性能) 的莱文伯格马夸特方法和高斯-牛顿法 (接近最佳时的良好性能)。一组约束可能避免参数收敛到物理上不可能值应用。高适应性的这种方法,可以轻松地应用于另一种模型 (线性或非线性)。
试题来源: 解析 C 【详解】 本题考查算法的描述。梯度下降法、牛顿法和模拟退火法都是用于数值优化问题的算法。梯度下降法和牛顿法是常见的优化算法,而模拟退火法是一种随机优化算法。高斯消元法则是用于求解线性方程组的算法,不属于数值优化算法。故选C。
百度试题 题目LOAM算法使用的非线性优化方法为:()。 A.最速下降法B.牛顿法C.高斯牛顿法D.列文伯格-马尔夸特方法相关知识点: 试题来源: 解析 D