Levenberg-Marquardt (LM) 算法的核心在于求解线性方程，而直接求逆矩阵在数值上不稳定。故采用两种稳定算法之一进行求解。考虑一个简单的神经网络，其结构可以表示为复合函数，可以使用PyTorch的nn.Module轻松构建。以tanh()作为激活函数为例，网络构建非常直观。网络可以转换为矩阵乘法形式，其中PyTorch的矩阵...
LevenbergMarquardt 与 lsqnonlin 类似,具有 levenberg-marquardt 算法,具有三个主要优点: 1) jacobian 可以使用 Broyden 方法更新,该方法最小化函数评估2) 变量被转换以实现框约束,并且3) 可以传递函数参数。 此工具箱需要同一作者的 Jacobian 工具箱。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:7 积分 电信网络下载 ...
pytorchlevenberg-marquardtcvprpose-estimation6dofgauss-newtonmonocularperspective-n-point3d-object-detection UpdatedJul 30, 2023 Python GPU-accelerated Levenberg-Marquardt curve fitting in CUDA curve-fittinglevenberg-marquardtgpu-accelerationgpu-computingsuper-resolutionnon-linear-regressiongpu-programming ...