Градиентный спуск
- Градиентный спуск – итеративный метод оптимизации, основанный на минимизации функции с использованием градиента.
- Метод работает в пространствах с любым количеством измерений и может быть использован для решения систем линейных уравнений и нелинейных уравнений.
- Градиентный спуск может занять много итераций для достижения локального минимума с требуемой точностью.
- Предварительная обработка может быть использована для устранения медленной конвергенции и повышения скорости сходимости.
- Методы, основанные на методе Ньютона и инверсии Гессиана, могут быть лучшими альтернативами градиентному спуску.
- Градиентный спуск можно рассматривать как применение метода Эйлера для решения обыкновенных дифференциальных уравнений.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.
Полный текст статьи: