Метод градиентного спуска - это.. Что такое Метод градиентного спуска? Градиентный спуск — метод нахождения локального минимума (максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Для минимизации функции в направлении градиента используются методы одномерной оптимизации, например, метод золотого сечения. Также можно искать не наилучшую точку в направлении градиента, а какую- либо лучше текущей. Сходимость метода градиентного спуска зависит от отношения максимального и минимального собственных чиселматрицы Гессе в окрестности минимума (максимума). Чем больше это отношение, тем хуже сходимость метода. Описание. Иллюстрация последовательных приближений к точке экстремума в направлении наискорейшего спуска (красн.) в случае дробного шага. Синим отмечены линии уровня. Пусть целевая функция имеет вид. И задача оптимизации задана следующим образом: Основная идея метода заключается в том, чтобы идти в направлении наискорейшего спуска, а это направление задаётся антиградиентом : где . Сходимость метода градиентного спуска зависит от отношения максимального и минимального собственных чисел матрицы Гессе в окрестности . Градиентный спуск — метод нахождения локального экстремума (минимума или. Метод градиентного спуска оказывается очень медленным при . Объяснить различной разрядностью. 28.01.2010, 10:36 Программирование метода градиентного спуска - проверка кода на корректность. Смотрите другие видео этого курса, выполняйте упражнения и изучайте интеллектуальные системы и машинное обучение на нашем. Пусть функция f(x) такова, что можно вычислить ее градиент. Тогда можно применить метод градиентного спуска, описанный в данной. Тогда последовательные приближения будут выглядеть так: Упомянем, что метод наискорейшего спуска может иметь трудности в патологических случаях овражных функций, так, к примеру, в случае функции Розенброка. Пример реализации. C++#include < vector> #include < iostream> #include < Math. TCHAR. h> usingnamespace std. Data. List. void Init. Data(). void Grad. Search(Data. List & p, double sigma,double epsilon). QMin(Data. List & de.
0 Comments
Leave a Reply. |
AuthorWrite something about yourself. No need to be fancy, just an overview. Archives
July 2017
Categories |