梯度下降法(最速下降法): 求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解.一般情况下，其解不保证是全局最优解.梯度下降法的收敛速度也未必是很快的. ###############################Matlab################# ...
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2016-10-23 02:06:34
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BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平...
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2016-10-11 12:02:26
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梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向（因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来）。
梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。
直观上来看如下图所示：
这里每一个圈...
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2016-06-02 13:46:56
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转载自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 梯度下降法又叫最速下降法，英文名为steepest descend method.估计搞研究的人应该经常听见这个算法吧，用来求解表达式最大或者最小值的，属于无约束优化问题。 首先我们应该清楚，一个多元函数的梯度方向是该函数 ...
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2016-05-11 23:33:40
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"BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。"...
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2016-04-29 16:55:09
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牛顿法 一: 最速下降法 下降法的迭代格式为xk+1=xk–αkdk 一: 最速下降法 下降法的迭代格式为xk+1=xk–αkdk , 其中dk为下降方向, 设gk=?f(xk)≠0, 则下降方向要满足dTkgk<0. 当步长确定时, dTkgk的值越小, 即?dTkgk的值越大, 函数下降得越快. ...
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2016-03-31 21:44:30
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最常用的：梯度下降法(gradient descent)或最速下降法(steepest descent)。有实现简单的优点。梯度下降是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度。当目标函数是凸函数时，梯度下降算法是全局最优解。一般情况下，其解不保证是全局最优解。梯度下降法的收敛速度也未必最快。还有，牛顿...
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2015-09-11 14:02:54
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1.最速下降法（也叫梯度下降法） 负梯度方向、一维搜索步长、上一次的搜索方向和下一次的方向是正交的，所以会产生锯齿现像，因此影响了收敛的速度，特别是当x接近于收敛点的时候。 2.牛顿法 采用Hesse矩阵和梯度来迭代x，从而产生一系列x点。要求Hesse矩阵非奇异而且正定，如果不是，则无法...
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2015-09-07 12:50:26
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最速下降法的影子在机器学习中正是无处不在，它简单实用。一、表示 在最速下降法中，对权值向量w的连续调整是在最速下降的方向上，即它是与梯度向量方向相反的，梯度向量记为（1），简记（2）： 其中，η是一个正常数，称为步长或学习率参数。g(n)是在w(n)处的梯度向量值。在从迭代n到n+1的过程中...
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2015-08-04 15:01:22
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