Градиентный спуск

Градиентный спуск Градиентный спуск – итеративный метод оптимизации, основанный на минимизации функции с использованием градиента.  Метод работает в пространствах с […]

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:

Градиентный спуск — Википедия

Оставьте комментарий