lagrange multipliers | BriefGPT

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ICML关于在约束优化中更新拉格朗日乘子的 PI 控制器
提出了 $ u$PI 算法，通过 PI 控制器对 Lagrange 乘数进行更新，相较于动量方法能够稳定约束优化问题的动力学，并且在单目标最小化中具有广泛适用性。
PDFa month ago
基于伴随法的基于数据驱动的 PDEs 发现
本研究提出一种基于伴随方法的优化问题，用于从数据中发现潜在的偏微分方程，通过考虑参数化的偏微分方程形式，并最小化 PDE 解与数据之间的误差来计算 PDE 参数的梯度。该方法通过变分计算获取了保正参数的演化方程，可以精确地还原真实的 PDE
PDF5 months ago
最大熵分布的高斯过程回归
最大熵分布、拉格朗日乘子、高斯过程、核函数和数据驱动的最大熵闭合问题的性能研究。
PDFa year ago
随机串行二次优化的迭代和乘子的几乎必然收敛
在这篇论文中，我们证明了一种基于随机梯度算法的随机 SQP 方法在原始迭代、拉格朗日乘子和稳定性测量方面具有几乎肯定的收敛性，通过使用算法运行期间计算的拉格朗日乘子的运行平均值来消除最新随机梯度估计的误差。我们还通过数值实验验证了理论保证的
PDFa year ago
状态增强约束强化学习：克服通过奖励学习的限制
通过在状态中增加 Lagrange 乘子并将原始 - 对偶方法重新解释为推动乘子演变的动态部分，本文提出了一种系统的状态增强过程，可确保解决具有约束的增强学习问题。
PDF3 years ago
通过显式约束简化 Hamiltonian 和 Lagrangian 神经网络
通过将系统嵌入笛卡尔坐标并使用拉格朗日乘子显式地强制执行约束，本文证明了相较于使用广义坐标来编码系统约束的方法，使用笛卡尔坐标可以在准确度和数据效率方面提高 100 倍。
PDF4 years ago
具有不可微约束条件的优化及其在公平性、召回率、流失率和其他目标上的应用
本文提出了一种代理 - 拉格朗日新公式，以及用于解决非凸或不可区分约束下的非凸模型训练问题的随机分类器算法，并在精度、覆盖率、准确性、回调和客户流失率等多个方面的实验结果证明了其效果。
PDF6 years ago