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编程问答

优化案例(part2)--Fragmentary label distribution learning via graph regularized maximum entropy criteria

發布時間:2023/12/19 编程问答 37 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 优化案例(part2)--Fragmentary label distribution learning via graph regularized maximum entropy criteria 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

學習筆記,僅供參考,有錯必糾


文章目錄

      • 目標函數
      • 優化方案
      • 算法流程


目標函數



優化方案


對于光滑函數和非光滑函數目標,可以采用ADMM(交替方向乘子法)。

我們使用ADMM來求解我們的目標函數。原方程滿足KKT條件,因此我們可以將目標函數寫成增廣拉格朗日形式,并將其轉化為對偶問題來解決原問題。(注意,KKT 條件為求得對偶問題解和原問題解的必要條件)


其中, Λ \Lambda

總結

以上是生活随笔為你收集整理的优化案例(part2)--Fragmentary label distribution learning via graph regularized maximum entropy criteria的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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