下降算法（descent algorithm）是1993年公布的數學名詞，出自《數學名詞》第一版。
基本介紹
- 中文名：下降算法
- 外文名：descent algorithm
- 所屬學科：數學
- 公布時間：1993年
公布時間,出處,
下降算法
相關詞條
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- 隨機並行梯度下降算法
基於隨機並行下降算法的自適應光學技術可以提高雷射作用到目標上的聚集程度；降低空間目標在望遠鏡成像面上的模糊程度，提高目標識別的準確度，實現對目標的精跟蹤；提高雷射通信系統的載波光束質量，降低系統的噪聲水平、提高數據傳輸速率等，在天文自適應成像領域已得到成功套用。無需波前感測器的像清晰化技術在不需要波前...
- 最陡下降算法
最陡下降法（steepest descent method）又稱梯度下降法（英語：Gradient descent）是一個一階最最佳化算法。要使用梯度下降法找到一個函式的局部極小值，必須向函式上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行疊代搜尋。如果相反地向梯度正方向疊代進行搜尋，則會接近函式的局部極大值點；這個過程則...
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- 梯度下降
因為一般情況下，梯度向量為0的話說明是到了一個極值點，此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降算法進行最最佳化求解時，算法疊代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可，可以設定個非常小的常數閾值。套用 舉一個非常簡單的例子，如求函式 的最小值。利用梯度下降的方法解題步驟如下：1、求梯度，2、向梯度相反的方向...
- 梯度下降法
梯度下降法（英語：Gradient descent）是一個一階最最佳化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函式的局部極小值，必須向函式上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行疊代搜尋。如果相反地向梯度正方向疊代進行搜尋，則會接近函式的局部極大值點；這個過程則被稱為梯度上升法...
- 算法最佳化
梯度下降法是一個最最佳化算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束最佳化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。遺傳算法 遺傳算法也是受...
- 機器學習算法導論
2.4正則化算法29 小結34 習題35 第3章線性回歸算法38 3.1線性回歸基本概念38 3.2線性回歸最佳化算法43 3.3多項式回歸49 3.4線性回歸的正則化算法52 3.5線性回歸的特徵選擇算法58 3.5.1逐步回歸58 3.5.2分段回歸63 小結66 習題66 第4章機器學習中的搜尋算法70 4.1梯度下降算法與次梯度下降算法71 4.2...
- 自適應算法
自適應均衡器的原理就是按照某種準則和算法對其係數進行調整最終使自適應均衡器的代價(目標)函式最小化，達到最佳均衡的目的。而各種調整係數的算法就稱為自適應算法，自適應算法是根據某個最優準則來設計的。最常用的自適應算法有迫零算法，最陡下降算法，LMS算法，RLS算法以及各種盲均衡算法等。在理論上證明了對於...
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- 機器學習算法(原書第2版)
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- 數值最最佳化算法與理論
還介紹了線性規劃的基本理論與單純形算法以及求解二次規劃的有效集法，並簡單介紹了求解全局最最佳化問題的幾種常用算法。作為基本工具，《數值最最佳化算法與理論（第2版）》在附錄中簡要介紹了求解線性方程組的常用直接法和疊代法以及MATLAB初步知識。圖書目錄 第1章 引言 第2章 無約束問題的下降算法與線性搜尋 第3章...
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共轆梯度法(conjugate direction method)是具有二次終止性的下降算法。所謂二次終止性是指對R中二次泛函抓（二）最多經過n步疊代，即可求得精確解的算法.這種算法用於解非線性方程組F(二)-0時，得到的泛函抓二=F(二)rF(二)並非二次，但得到的疊代序列卻比其他下降法收斂快，因此，它是下降法中最常用的一...
- 梯度尋優
梯度下降法（英語：Gradient descent）是一個一階最最佳化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函式的局部極小值，必須向函式上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行疊代搜尋。如果相反地向梯度正方向疊代進行搜尋，則會接近函式的局部極大值點；這個過程則被稱為梯度上升法...
- 數值最最佳化(2005年5月科學出版社出版的圖書)
第二章 無約束問題的下降算法與線性搜尋 2.1 無約束問題解的最優性條件 2.2 下降算法的一般步驟 2.3 線性搜尋 2.4 下降算法的全局收斂性和超線性斂性 習題2 第三章 無約束問題算法（I）－－最速下降法、Newton法 3.1 最速下降法 3.2 Newton法及其修正形式 3.3 正則化Newton法 習題3 第四章 無...
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§2．下降算法 第二章 一維搜尋 §1．試探法 §2．插值法 評註 第三章 最速下降法和Newton法 §1．最速下降法 §2．一類下降算法的收斂性質 §3．關於最速下降法的一些理論問題 §4．Newton法及其改進 評註 第四章 共軛梯度法 §1．共軛方向及其基本性質 §2．對正定二次函式的共軛梯度法 §3．套用於...
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- 非線性最最佳化計算方法
2.3 無約束極值問題算法綜述 2.3.1 下降算法 2.3.2 算法收斂速度及終止法則 2.3.3 I收斂性條件 第3章 一維搜尋（尋查）3.1 搜尋（尋查）區間的確定 3.2 二分法 3.3 直接方法 3.3.1 0.6 18法（黃金分割法）3.3.2 分數法（Fibonacci法）第4章 Newton方法及其改進 4.1 Newton方法及其局限性 ...
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- 支持向量機
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- 最佳化理論與方法
1.5 疊代下降算法概述 習題一 第2章 無約束最佳化問題的算法 2.1 常用線性搜尋方法 2.2 速下降法 2.3 共軛梯度法 2.4 Newton法及其改進 2.5 擬Newton法 習題二 第3章 線性約束化方法 3.1 可行方向法 3.2 有效集方法 3.3 二次規劃問題 3.4 內點法簡介 習題三 第4章 非線性約束化方法 4.1 罰...
- 高維數據非負矩陣分解方法
為了克服經典非負矩陣分解的最佳化算法收斂速度慢的缺點，本書提出線上搜尋中利用牛頓法快速搜尋步長，提出非負塊配準的快速梯度下降算法。為了克服經典非負最小二乘問題的求解算法的缺點，本書利用最優梯度法在無需線搜尋的情況下以二階收斂速度求解非負最小二乘問題，提出非負矩陣分解的高效求解算法。在此基礎上提出...
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- 機器學習原理與Python編程實踐
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