- 算法介绍：
梯度下降算法是一种利用一次导数信息求取目标函数极值的方法，也是目前应用最为广泛的局部优化算法之一。其具有实现简单、容易迁移、收敛速度较快的特征。在求解过程中，从预设的种子点开始，根据梯度信息逐步迭代更新，使得种子点逐渐向目标函数的极小值点移动，最终到达目标函数的极小值点。
注意，沿梯度正向移动，将获取目标函数局部极大值（梯度上升算法）；沿梯度反向移动，将获取目标函数局部极小值（梯度下降算法）。 - 迭代公式：
设向量$\vec g_k$表示目标函数在种子点$\vec x_k$处的梯度（即一次导数）。此时，根据梯度信息的指导，可以使得种子点更加接近该向量方向的极值点（注意，目标函数真实的极值点是全方向的）。
求取极小值，沿梯度反方向移动（即梯度下降）：
\begin{equation}\label{eq_1}
\vec x_{k+1} = \vec x_k - {\lambda}_k \vec s_k
\end{equation}
求取极大值，沿梯度正方向移动（即梯度上升）：
\begin{equation}\label{eq_2}
\vec x_{k+1} = \vec x_k + {\lambda}_k \vec s_k
\end{equation}
其中，$\vec s_k = \frac{\vec g_k}{\left| \vec g_k \right|}$代表归一化梯度，${\lambda}_k$代表种子点沿梯度方向移动的步长幅度参数。
很显然，对幅度参数${\lambda}_k$的设置也属于算法的一部分。最常见的有两种方法：1）线性搜寻法；2）可调步长法。
线性搜寻法中，在种子点的梯度方向上搜寻到极值点附近的步长幅度参数${\lambda}_k$，然后移动种子点至该方向的极值点处。继续计算种子点新的梯度方向，并在该方向上移动。直到种子点到达全方向的极值点处，迭代即可终止。
可调步长法中，通常先将${\lambda}_k$设为1。然后依据上面的迭代公式（式$\ref{eq_1}$或式$\ref{eq_2}$），预先计算下一步可能的$x_{k+1}$。如果$x_{k+1}$满足接近极值点的要求，则将种子点由$x_k$移至$x_{k+1}$，并增加${\lambda}_k$值为原先的$1.2$倍；否则，不移动种子点，并将${\lambda}_k$值减小为原先的$0.5$倍。如此反复迭代计算，逐步移动种子点并改变${\lambda}_k$值至找到极值点为止。由于${\lambda}_k$值随下一步的预计算情况逐步作出调整，因此笔者也将其称为动态调整技术。
从节省计算资源的角度考虑，以下笔者将采用动态调整技术完成对梯度下降算法的示例，仅供参考！ - Python代码实现：
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy 3 4 5 class GD(object): 6 7 def __init__(self, seed=None, precision=1.E-6): 8 self.seed = GD.get_seed(seed) # 梯度下降算法的种子点 9 self.prec = precision # 梯度下降算法的计算精度 10 11 self.path = list() # 记录种子点的路径及相应的目标函数值 12 self.solve() # 求解主体 13 self.display() # 数据可视化展示 14 15 def solve(self): 16 x_curr = self.seed 17 val_curr = GD.func(*x_curr) 18 self.path.append((x_curr, val_curr)) 19 20 omega = 1 21 while omega > self.prec: 22 x_delta = omega * GD.get_grad(*x_curr) 23 x_next = x_curr - x_delta # 沿梯度反向迭代 24 val_next = GD.func(*x_next) 25 26 if numpy.abs(val_next - val_curr) < self.prec: 27 break 28 29 if val_next < val_curr: 30 x_curr = x_next 31 val_curr = val_next 32 omega *= 1.2 33 self.path.append((x_curr, val_curr)) 34 else: 35 omega *= 0.5 36 37 def display(self): 38 print(‘Iteration steps: {}‘.format(len(self.path))) 39 print(‘Seed: ({})‘.format(‘, ‘.join(str(item) for item in self.path[0][0]))) 40 print(‘Solution: ({})‘.format(‘, ‘.join(str(item) for item in self.path[-1][0]))) 41 42 fig = plt.figure(figsize=(10, 4)) 43 44 ax1 = plt.subplot(1, 2, 1) 45 ax2 = plt.subplot(1, 2, 2) 46 47 ax1.plot(numpy.array(range(len(self.path))) + 1, numpy.array(list(item[1] for item in self.path)), ‘k.‘) 48 ax1.plot(1, self.path[0][1], ‘go‘, label=‘starting point‘) 49 ax1.plot(len(self.path), self.path[-1][1], ‘r*‘, label=‘solution‘) 50 ax1.set(xlabel=‘$iterCnt$‘, ylabel=‘$iterVal$‘) 51 ax1.legend() 52 53 x = numpy.linspace(-100, 100, 500) 54 y = numpy.linspace(-100, 100, 500) 55 x, y = numpy.meshgrid(x, y) 56 z = GD.func(x, y) 57 ax2.contour(x, y, z, levels=36) 58 59 x2 = numpy.array(list(item[0][0] for item in self.path)) 60 y2 = numpy.array(list(item[0][1] for item in self.path)) 61 ax2.plot(x2, y2, ‘k--‘, linewidth=2) 62 ax2.plot(x2[0], y2[0], ‘go‘, label=‘starting point‘) 63 ax2.plot(x2[-1], y2[-1], ‘r*‘, label=‘solution‘) 64 65 ax2.set(xlabel=‘$x$‘, ylabel=‘$y$‘) 66 ax2.legend() 67 68 fig.tight_layout() 69 fig.savefig(‘test_plot.png‘, dpi=500) 70 71 plt.show() 72 plt.close() 73 74 # 内部种子生成函数 75 @staticmethod 76 def get_seed(seed): 77 if seed is not None: 78 return numpy.array(seed) 79 return numpy.random.uniform(-100, 100, 2) 80 81 # 目标函数 82 @staticmethod 83 def func(x, y): 84 return 5 * x ** 2 + 2 * y ** 2 + 3 * x - 10 * y + 4 85 86 # 目标函数的归一化梯度 87 @staticmethod 88 def get_grad(x, y): 89 grad_ori = numpy.array([10 * x + 3, 4 * y - 10]) 90 length = numpy.linalg.norm(grad_ori) 91 if length == 0: 92 return numpy.zeros(2) 93 return grad_ori / length 94 95 96 if __name__ == ‘__main__‘: 97 GD()笔者所用示例函数为：
\begin{equation}
f(x, y) = 5x^2 + 2y^2 + 3x - 10y + 4
\end{equation} - 结果展示：
原文地址：https://www.cnblogs.com/xxhbdk/p/10023110.html
时间： 2024-11-09 02:45:19