Градиентный спуск

Cтраница 4

Действительно, попытаемся найти наименьшее значение такой функции с помощью градиентного спуска. Двигаясь все время в направлении антиградиента, мы быстро спустимся на дно оврага и, поскольку движение идет хотя и маленькими, но конечными шагами, проскочим его. Оказавшись на противоположной стороне оврага и вычислив там градиент функции, мы будем вынуждены развернуться почти на 180 и сделать один или несколько шагов в обратном направлении. [46]

С помощью функций (2.41) мы сразу получаем возможность использовать аппарат градиентного спуска, изложенный в начале этого параграфа. Однако при этом всегда остается актуальной проблема точности. [47]

В качестве примера приведем результаты сопоставления методов случайного поиска и градиентного спуска [53], оказавшиеся в свое время для многих неожиданными. Далее будет показано, как при введении иерархических оценок сложности задач принятия решений можно сопоставлять разнородные задачи. [48]

Аппроксимация, касательными к Л. [49]

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. [50]

В отличие от алгоритма Флетчера-Ривса алгоритм Полака-Рибьера предусматривает использование итерации наискорейшего градиентного спуска через каждые п шагов. [51]

Для нахождения 4 / ( 0 требуется на каждом г-и шаге градиентного спуска интегрировать систему уравнений ( IX. [52]

В схеме метода MINDO / 3 предусмотрена оптимизация геометрии молекулы с помощью градиентного спуска в энергетический минимум. В связи с этим метод MINDO / 3 является наилучшим полуэмпирическим методом для построения поверхностей потенциальной энергии и исследования механизмов реакции. [53]

Страницы: 1 2 3 4