梯度下降法 订阅
梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程则被称为梯度上升法。 展开全文
梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程则被称为梯度上升法。
信息
外文名
Gradient descent
中文名
梯度下降法
梯度下降法简介
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到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程则被称为梯度上升法。 [1] 
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  • 梯度下降法

    2018-06-30 19:35:43
    采用梯度下降法求解方程最小值的实验,代码中包括梯度下降法的迭代方式

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