Метод - градиентный спуск
Cтраница 2
 |
Аппроксимация, касательными к Л. [16] |
Если это не имеет места, сходимость различных вариантов метода градиентного спуска не может быть гарантирована. На практике имеет место медленная сходимость или отсутствие сходимости вовсе, если число угловых точек в h велико или же угловой точкой является максимум. Алгоритм основывается на том факте, что если лагранжева задача разрешима при, то линейная опорная функция) к графику h в точке и легко может быть построена. [17]
 |
Поиск наименьшего значения функции методом градиентного спуска.| Поиск наименьшего значения функции методом наискорейшего спуска. [18] |
Сравнение рис. 20 и 21 показывает, насколько более эффективным является метод градиентного спуска. [19]
Метод спуска, в котором sk q ( xk), называют методом градиентного спуска. [20]
Как уже говорилось, в случае задач безусловной минимизации весьма распространенным релаксационным методом является метод градиентного спуска. [21]
Как уже говорилось, в случае задач безусловной минимизации весьма распространенным релаксационным методом является метод градиентного спуска. Однако для задач с ограничениями направление спуска вдоль антиградиента не обязательно является возможным. Для отыскания возможного направления в точке xk напрашивается мысль спроектировать точку vk-xk - vftq ( xk) ( vk - некоторое фиксированное положительное число) на множество X и в качестве направления спуска взять - skp ( vk) - xk, гд & p ( vk) - проекция vk на X, после чего осуществлять спуск вдоль этого направления. [22]
В последней оценке константа С в я раз превосходит соответствующую константу в оценке скорости сходимости метода градиентного спуска и в п раз меньше соответствующей константы в оценке скорости сходимости метода случайного покоординатного спуска. [23]
Метод спуска, в котором s /, ( / / ( x /), называют методом градиентного спуска. [24]
Для решения задачи разработаны и запрограммированы два различных метода: метод Л онте - Карло с сужением области поиска [62] и метод градиентного спуска. Изложим второй метод, приводящий к более компактной программе. [25]
Обратим внимание на то, что постоянный множитель при величине 1 / т в оценках скорости сходимости этого метода в п раз больше соответствующего множителя в оценках метода градиентного спуска. [26]
Существуют различные алгоритмы обучения нейронных сетей, одним из наиболее популярных является алгоритм обратного распространения ошибки ( Backpropagation, BP), в современном виде разработанный в Массачусетском технологическом институте и являющийся по существу методом градиентного спуска. [27]
Такой выбор подтверждается и теоретически, ибо при alf a 4 норма оператора, обратного к оператору растяжения пространства, становится малой, что замедляет сходимость метода. При ch I получаем метод обобщенного градиентного спуска с растяжением пространства и постоянным шагом. [28]
Оценим скорость сходимости метода. Для этого применим прием, который уже употреблялся при оценке скорости сходимости метода наискорейшего градиентного спуска. [29]
Если в задаче оптимального управления мы будем исключать управления и рассматривать аддитивную функцию (1.10), то метод градиентного спуска приобретает ряд особенностей, на которых имеет смысл остановиться. [30]
Страницы: 1 2 3