zeros((x.size, 3)) J[:, 0] = -x**2 * exp_term J[:, 1] = -x * exp_term J[:, 2] = -exp_term return J def levenberg_marquardt(x, y, params_init, max_iter=100, tol=1e-6, mu_init=1e-3, nu=2): params = np.array(params
1、Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2、The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3、Neural Network Design 4、http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B 中介绍的神经网络部分 以下给出Python脚本: import...
Levenberg-Marquardt算法是一种用于非线性最小二乘问题的优化算法,它结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点,能够更快速地收敛到最优解。以下是一个使用Python实现的Levenberg-Marquardt算法的示例代码,以及简要的使用说明。 Levenberg-Marquardt算法Python实现 python import numpy as np def levenberg_marquardt(fun, x0,...
最小二乘最优化:这是一种特殊的非线性优化问题,其中的目标函数通常是残差平方和的最小化,常见于拟合问题中。 Levenberg-Marquardt 算法 Levenberg-Marquardt (LM) 算法是一种用于解决非线性最小二乘问题的有效算法。该算法结合了梯度下降法和牛顿法的优点,通过调整一个称为阻尼因子(λ)的参数,在两者之间进行平衡。
2、The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3、Neural Network Design 4、http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B 中介绍的神经网络部分 以下给出Python脚本: importnumpyasnpfrommathimportexp,powfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxe...
基于Levenberg-Marquardt训练算法的BP⽹络Python实现经过⼀个多⽉的努⼒，终于完成了BP⽹络，参考的资料为：1、Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2、The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3、Neural Network Design 4、http://deep...
Levenberg-Marquardt方法就是为了解决这些问题而出现的。 Levenberg-Marquardt方法的主要思想是在牛顿法中加入一个衰减因子,这个衰减因子可以保证算法更快、更稳定地收敛到最优解。具体而言,Levenberg-Marquardt方法将牛顿法中的Hessian矩阵加上一个一定的正定矩阵,这个正定矩阵的大小可以动态调整。当这个矩阵的大小较小时,...
如您所见,Levenberg-Marquardt算法是梯度下降算法与高斯-牛顿算法的结合。因此,Levenberg-Marquardt算法的效率也高度依赖于初始猜测的选择以及阻尼系数[3]。另外,阻尼因子的增加和减少也影响算法的性能。在每次迭代中,阻尼系数将乘以或除以一个系数,具体取决于前一次迭代的质量。通常,lambda增加2倍,减少3倍。
The damped least squares method is also called the Levenberg-Marquardt method.Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种。它是使用最广泛的非线性最小二乘算法,具有梯度法和牛顿法的优点。当λ很小时,步长等于牛顿法步长,当λ很大时,步长约等于梯度下降法的步长。
1、麦夸尔特法)Leve nberg-Marquardt Method(Levenberg-Marquardt is a popular alternative to the Gauss -Newton method of finding the minimum of a function that is a sum of squares of nonlinear functions,| *F何为倒 £ f=iLet the Jacobianof be denoted,then the Levenberg-Marquardt method ...