最优化问题——梯度下降法
1、无约束最优化问题 求解此问题的方法方法分为两大类：最优条件法和迭代法。 2、最优条件法 我们常常就是通过这个必要条件去求取可能的极小值点，再验证这些点是否真的是极小值点。当上式方程可以求解的时候，无约束最优化问题基本就解决了。实际中，这个方程往往难以求解。这就引出了第二大 ...
原文：最优化 梯度 海塞矩阵
一 方向导数 limt gt f x td f x t 存在 则该极限为f在x 处沿方向d的方向导数 记为 f d 下降方向： 方向导数 f d lt ，则d为f在x 处的下降方向 二 梯度 对于向量x,若每个偏导数 f x i 都存在 则列向量为f在x处的梯度 记号 f x 三 可微与梯度 可微则一定存在梯度 梯度存在不一定可微 定理 若f在x处可微，则 方向导数 梯度 的转置 方向向量d 四 ...
2018-03-07 19:57 0 3180 推荐指数：
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