根据第1节的课程我们知道多元函数的一阶泰勒展开式如下
牛顿迭代的话是让左端为,然后根据上式求出每次的
而最速下降法不一样,它是拿到某个,之后直接计算该点的梯度,然后就顺着梯度的反方向开始下降,所以有很有可能走出一个锯齿形状 根据上面的表述,我们知道 这个每次迭代的增量为
根据第1节的课程我们知道多元函数的一阶泰勒展开式如下 牛顿迭代的话是让左端为,然后根据上式求出每次的 而最速下降法...
基本思想 之前文章最速下降法、Newton法、修正Newton法介绍的最速下降法存在锯齿现象,Newton法需...
实验目的 梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一...
梯度下降法(Gradient descent)或最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问...
思想:因为负梯度方向是下降的速度最快的方向,所以一直用这个方向迭代 算法步骤: 方向为负梯度方向,步长由一维精确线...
姓名:李嘉蔚 学号16020520034 【嵌牛导读】:梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。最速下降...
梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找...
〇、说明 凸优化主要学习《凸优化》(Stephen Boyd等著,王书宁等译)[1]这本书。学习过程中,对其内容的...
问题分析 该问题描述如下:给定1000组数据,找到一条直线使得该直线能够最好地表达与之间的线性关系。因此,我们需要...
本文标题:3.最速下降法
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