1樓:匿名使用者
梯度的意思是,分別對 z1 z2... 求偏導,組成一個向量
f=z1^2+... +zn^2
分別求偏導,梯度顯然就還2z
梯度下降 區域性 極值 怎麼解決
2樓:candy酸q糖
梯度復下降法是一個最
優化演算法,通常也制稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優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,但是許多有效演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。
梯度下降法可以用於求解非線性方程組。
顧名思義,梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值(也可以沿梯度上升方向求解極大值)。
機器學習 為什麼會使用梯度下降法
3樓:匿名使用者
梯度下降法是一個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優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,但是許多有效演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。
梯度下降法可以用於求解非線性方程組。
顧名思義,梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值(也可以沿梯度上升方向求解極大值)。
表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到,步長的確定比較麻煩,太大了的話可能會發散,太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定,即把下一個點的座標看做是ak+1的函式,然後求滿足f(ak+1)的最小值即可。
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.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時,演算法迭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。
4樓:不是7個漢字嗎
機器學習問題中涉及到大量優化問題,很多時候難以直接使偏導取零來得到最優解,這個時候就需要梯度下降法及其衍生模型來迭代地取得最優解了。
如何直觀形象的理解梯度散度旋度,解釋下梯度散度和旋度，淺顯易懂些，謝謝
散度 可以理解為是面積分與體積分的關係 這個兩個在高數中解釋的很清楚 旋度是向量函式 旋度是標量函式 兩個函式最大區別就是有無方向的問題 求大神解釋一下梯度旋度散度的關係與理解 50 資料顯示 求梯度是針對一個標量函式，求梯度的結果是得到一個向量函式。求散度則是針對一個向量函式，得到的結果是一個標量...
關於標量場中梯度的問題
梯度說白了，就是場值的變化率，如果其不垂直於等值面，就會在等值面方向產生分量，即表示等值面上也是有場值變化的，與等值面定義矛盾。所以，梯度必須垂直於等值面 數學中的梯度是什麼意思 梯度gradient 設體系中某處的物理引數 如溫度 速度 濃度等 為w,在與其垂直距離的dy處該引數為w dw,則稱為...
高等數學方向導數與梯度的問題，高等數學方向導數與梯度的問題，
第二題就是對方程分別對x y求偏導 然後分別和cos cos 相乘求和 第三個就求對x y z偏導 乘cos cos cos cos 按照書上的公式做就好 高等數學方向導數和梯度的兩個習題！5 6兩個 謝謝！5 解出f x，y 在點 x0，y0 的兩個偏導數再求最大增長率 過程如下圖 6 求出兩個梯...