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Nonlinear Optimization

비선형 최적화에 대해 이해하고, 다양한 최적화 방법들을 알아봅니다. 그리고 ceres, g2o 같은 최적화 툴을 통해 문제를 해결하는 법을 알아봅시다.

최적화 기법의 직관적 이해

  • 일차미분을 이용한 최적화
  • 이차미분을 이용한 최적화 기법
  • 일차미분 vs 이차미분
  • Line Search 방법 (일차미분의 문제점 해결)
  • Trust Region 방법 (이차미분의 문제점 해결)
  • Damping & Saddle-free 방법
  • 다변수 함수에서의 최적화
  • 비선형 최소자승 문제 (nonlinear least squares problem)

Nonlinear Optimization (least squares)

  • 최소자승법 & 가중최소자승법
  • Gradient Decent 탐색 방법 (경사하강법)
  • 뉴턴법 (Newton-Raphson)
  • 가우스-뉴턴법 (Gauss-Newton Method)
  • Levenberg–Marquardt (레벤버그-마쿼트)
  • 정리

Solve Problem with Optimization Tools

  • Example
  • Curve Fitting with Ceres
  • Curve Fitting with g2o

참고자료

최적화 기법의 직관적 이해

함수최적화 기법 정리 (Levenberg-Marquardt 방법 등)

경사하강법(gradient descent)

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