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在
最佳化
中,
梯度法
(英语:
Gradient method
)是一种解决以下形式问题的算法
min
x
∈
R
n
f
(
x
)
{\displaystyle \min _{x\in \mathbb {R} ^{n}}\;f(x)}
搜索方向由当前点的函数
梯度
定义。梯度法的例子有
梯度下降法
和
共轭梯度法
。
参见
梯度下降法
随机梯度下降法
(
英语
:
Stochastic gradient descent
)
坐标下降法
法兰克-沃尔夫算法
(
英语
:
Frank–Wolfe algorithm
)
兰德韦伯迭代
(
英语
:
Landweber iteration
)
随机坐标下降法
(
英语
:
Random coordinate descent
)
共轭梯度法
共轭梯度法的推导
非线性共轭梯度法
(
英语
:
Nonlinear conjugate gradient method
)
双共轭梯度法
(
英语
:
Biconjugate gradient method
)
稳定双共轭梯度法
参考资料
Elijah Polak. Optimization : Algorithms and Consistent Approximations. Springer-Verlag. 1997.
ISBN
0-387-94971-2
.
分类
:
梯度法
一阶方法
优化算法和方法
数值线性代数
隐藏分类:
含有英语的条目