最優化問題——梯度下降法
1、無約束最優化問題 求解此問題的方法方法分為兩大類：最優條件法和迭代法。 2、最優條件法 我們常常就是通過這個必要條件去求取可能的極小值點，再驗證這些點是否真的是極小值點。當上式方程可以求解的時候，無約束最優化問題基本就解決了。實際中，這個方程往往難以求解。這就引出了第二大 ...
原文：最優化 梯度 海塞矩陣
一 方向導數 limt gt f x td f x t 存在 則該極限為f在x 處沿方向d的方向導數 記為 f d 下降方向： 方向導數 f d lt ，則d為f在x 處的下降方向 二 梯度 對於向量x,若每個偏導數 f x i 都存在 則列向量為f在x處的梯度 記號 f x 三 可微與梯度 可微則一定存在梯度 梯度存在不一定可微 定理 若f在x處可微，則 方向導數 梯度 的轉置 方向向量d 四 ...
2018-03-07 19:57 0 3180 推薦指數：
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