MATLAB的最速下降法求多元函数的极值程序加实例 ,也称梯度下降法(Gradient Descent Method),经常用于求解多元函数的极值。今天主要是实例讲解MATLAB的最速下降法求多元函数的极值。最速下降法的更新公式: 1.实例 主程序 clc; clear all; close all; syms x1 x2 y= x1^2+x1*x2+x2^2+2*x1-3*x2; dx1 =...
梯度下降法(gradient descent)或最速下降法(steepest descent)是求解无约束优化问题的一种最常用的方法,实现简单,属于一阶优化算法,也是迭代算法。 1.梯度 在微积分中,对多元函数的参数求偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。比如函数f(x,y)f(x,y),分别对x,yx,y求...
matlab实现梯度下降法(Gradient Descent)的一个例子 在此记录使用matlab作梯度下降法(GD)求函数极值的一个例子: 问题设定: 1. 我们有一个nn个数据点,每个数据点是一个dd维的向量,向量组成一个data矩阵X∈Rn×dX∈Rn×d,这是我们的输入特征矩阵。 2. 我们有一个响应的响应向量y∈Rny∈Rn。 3. 我们将使用线...
76. 在这里,我们实现了两个函数,compute_cost和compute_gradient分别用来计算当前参数下的损失函数值和梯度。在gradient_descent函数中,我们通过不断计算损失函数的梯度,更新参数来最小化损失函数,直到达到收敛条件或者达到最大迭代次数为止。在每次更新参数之后,我们记录下新的损失函数值,并判断是否满足收敛条件。如果收...
最速下降法，也称梯度下降法（Gradient Descent Method），常用于求解多元函数的极值问题。本文将通过MATLAB实例来讲解如何实现此算法。首先，我们需要自定义目标函数和梯度函数。以一个多元函数为例，定义目标函数为：f(x) = x₁² + x₂²。接着，定义梯度函数，对于上述函数，...
I am trying to solve the following question using gradient descent method.\ . I wrote the following code but its giving error. function[xopt,fopt,niter,gnorm,dx] = grad_descent(varargin) ifnargin==0 % define starting point x0 = [3 3]'; ...
I have tried to implement the gradient descent method to optimize the parameter of a system but it not identifying the true parameter 'g'. I think my implememtation is not up to the mark. Here is my code clc; clearall; closeall; ...
'gradient.m' 文件是取函数的梯度。 'func.m' 文件用于函数。 您可以更改函数并尝试找到任何函数的局部最小值。 'secantmethod.m' 是对 alpha 的一维搜索。 'mainscript.m' 结合其他文件和运行代码。 下面给出初始点。 x = [-1 1 -0.5 -0.7 -2] 执行 要运行此示例,只需在 Matlab 的命令行中编写 ru...
梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法,是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。 梯度下降最典型的例子就是从山上往下走,每次都寻找当前位置最陡峭的方向小碎步往下走,最终就会到达山下(暂不考虑有山谷的情况)。 首先来解释什么是梯度?这就要先讲微分...
1.梯度下降法(Gradient Descent): 梯度下降法是一种常用的迭代优化方法,用于寻找函数的极小值点。其基本原理是通过计算函数对各个变量的偏导数,从当前点开始沿着负梯度的方向迭代更新,直至达到最小值。在Matlab中,可以利用gradient函数计算梯度向量,并通过循环迭代实现梯度下降法。 2.牛顿法(Newton's Method): 牛顿...