close all 待求解的函数曲线图像如下所示,其中的红线为梯度下降法算出来的最小值,可以看出来梯度下降法成功求出了该函数的最小值。 自变量的变化曲线,可以看出当循环超过25次时,此时的x已经很接近最小值点了,收敛速度取决于步长step。 各位可以自行调整步长和初始值,观察其收敛速度的变化,需要注意的是,这个步长如...
2. 考虑对目标函数的Lipschitz constants进行估计。因为我们使用线性回归模型,Lipschitz constants可以方便求得,这样便于我们在梯度下降法是选择合适的步长。假如非线性模型,可能要用其他方法进行估计(可选)。 问题解决: 使用梯度下降法进行问题解决,算法如下: 我们可以看到,这里涉及到求目标函数$f$对$\mathbf{x}_k$的...
pa**伤痛 上传407 Bytes 文件格式 m matlab 梯度法,又名最速下降法。早的求解无约束多元函数极值的数值方法,早在1847年就已由柯西(Cauchy))提出。它是导出其他更为实用、更为有效的优化方法的理论基础。因此,梯度法是无约束优化方法中最基本的方法之一。该方法选取搜索方向Pκ的出发点是:怎样选取Pk可使ƒ(X...
8.2 梯度下降法使用-学习率=0.1:小碎步快速跑 8.3 梯度下降法使用-学习率=0.5:一次性收敛,梯度为0 8.4 梯度下降法使用-学习率=0.9:步伐过大,震荡收敛 第1章 一元非线性函数 1.1 什么是函数的元 所谓元,就是函数未知数,未知数的个数,就是函数的元数。 一元函数,就是未知数只有一个,即g=f(x) 二元函数,...
梯度下降法是一个最优化算法,可以用来求一个函数的最小值,最大值等,也常用于人工神经网络中更新各个感知器之间的权值,求出cost function的最小值等,应用广泛。其原理简单,就求函数的最小值这个应用而言,大致说来就是先求出该函数梯度,大家都知道梯度是一个函数在该点的最快上升率,那么求个相反数就是最快下降...