梯度下降法是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。
梯度下降法,就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向,使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。
最速下降法的一种简单形式是:x(k+1)=x(k)-a*g(k),其中a称为学习速率,可以是较小的常数。g(k)是x(k)的梯度。
直观的说,就是在一个有中心的等值线中,从初始值开始,每次沿着垂直等值线方向移动一个小的距离,最终收敛在中心。
对于某一个性能指数,我们能够运用梯度下降法,使这个指数降到最小。若该指数为均方误差,我们便得到了最小均方误差(LMS)算法。
相关推荐
最速梯度下降法,有详细的注释matlab程序 最速梯度下降法,有详细的注释matlab程序 最速梯度下降法,有详细的注释matlab程序 最速梯度下降法,有详细的注释matlab程序
利用最速梯度下降法求解: 函数接口:[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(f_name,x0,eps) 其中xstar为最优解,fxstar为最优函数值,iter为迭代次数。 f_name为目标函数文件,可以用feval调用计算函数值及梯度; x0...
最速下降法 拟牛顿法 共轭梯度法算法描述及matlab编程实现
利用matlab实现的最速梯度下降法
此代码包括牛顿法和梯度下降法的实现过程,最优化以及算法中常见的问题解决方式
matlab梯度下降,能运行,求函数极值,适合初学者,有详细解释
梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method),其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为:梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致,而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。梯度下降...
最速下降法,牛顿法和共轭梯度法,利用matlab程序解决实际问题
梯度下降法是最早最简单,也是最为...梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向,因为该方向为当前位置的最快下降方向,所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值,步长越小,前进越慢。
最速下降梯度法matlab程序 最速下降梯度法matlab程序
最速下降法问题及matlab代码
matlab编写的最速下降法,十分详细 function x=fsxsteep(f,e,a,b) % fsxsteep函数 最速下降法 % x=fsxsteep(f,e,a,b)为输入函数 f为函数 e为允许误差 (a,b)为初始点;
老师的成品 matlab编的 有输入和输出 自己看着应该有用
梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。 梯度下降法是迭代算法,每一步需要求解目标函数的梯度向量。
最速下降法是以负梯度方向最为下降方向的极小化算法,相邻两次的搜索方向是互相直交的。牛顿法是利用目标函数在迭代点处的Taylor展开式作为模型函数,并利用这个二次模型函数的极小点序列去逼近目标函数的极小点。...
学会不同搜索法(最速下降法,共轭梯度法,牛顿法,拟牛顿法)的计算步骤; 比较不同搜索法(最速下降法,共轭梯度法,牛顿法,拟牛顿法)的优缺点
最速下降法原理及其算法实现课程论文
无约束优化,最速下降法和共轭梯度法极小化函数