最急勾配法
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開始行:
* 最急勾配法 (steepest gradient) [#tf3c3c43]
//ここには %項目の説明を書いてください．
k次元のベクトル \(\mathbf{x}\) 関数 \(f(\mathbf{x})\) の...
初期値 \(\mathbf{x}_0\) から次の手続きを反復する
- 探索方向の計算 \(\mathbf{d}_n=\pm H \nabla f(\mathbf{x}...
- \(t_n=\arg\min_{t\ge 0}f(\mathbf{x}_n+t_n\mathbf{d}_n)\...
\(n\) を一つ増やす．
\(\mathbf{x}_n\) が収束したとき，極大値/極小値は \(f(\mat...
\(H\)の前の符号が正ならば最急上昇法といい極大値が求まり，...
> -- しましま
**関連項目 [#ia22e601]
//関連する%項目%をリストしてください．
-[[steepest gradient]]
#br
-[[最急降下法]]
-[[最急上昇法]]
-[[共役勾配法]]
-[[最適化]]
-[[確率的勾配降下法]]
-[[自然勾配]]
-[[Nelder-Mead法]]
-[[バックプロパゲーション]]
#br
-[[検索:最急勾配法]]
** リンク集 [#v7d14f8f]
-[[Steepest Descent Method>http://www.cse.uiuc.edu/iem/op...
#br
-[[MathWorld:MethodofSteepestDescent]]
-[[Wikipedia:Gradient_descent]]
** 関連文献 [#n28bafcb]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-[[Book/最適化の手法]] 4.2章
-[[Book/Neural Networks for Pattern Recognition]] 7.5章
-[[Book/Pattern Classification]] 5.4.2節
-[[Book/Pattern Recognition and Machine Learning]] 5.2.4節
終了行:
* 最急勾配法 (steepest gradient) [#tf3c3c43]
//ここには %項目の説明を書いてください．
k次元のベクトル \(\mathbf{x}\) 関数 \(f(\mathbf{x})\) の...
初期値 \(\mathbf{x}_0\) から次の手続きを反復する
- 探索方向の計算 \(\mathbf{d}_n=\pm H \nabla f(\mathbf{x}...
- \(t_n=\arg\min_{t\ge 0}f(\mathbf{x}_n+t_n\mathbf{d}_n)\...
\(n\) を一つ増やす．
\(\mathbf{x}_n\) が収束したとき，極大値/極小値は \(f(\mat...
\(H\)の前の符号が正ならば最急上昇法といい極大値が求まり，...
> -- しましま
**関連項目 [#ia22e601]
//関連する%項目%をリストしてください．
-[[steepest gradient]]
#br
-[[最急降下法]]
-[[最急上昇法]]
-[[共役勾配法]]
-[[最適化]]
-[[確率的勾配降下法]]
-[[自然勾配]]
-[[Nelder-Mead法]]
-[[バックプロパゲーション]]
#br
-[[検索:最急勾配法]]
** リンク集 [#v7d14f8f]
-[[Steepest Descent Method>http://www.cse.uiuc.edu/iem/op...
#br
-[[MathWorld:MethodofSteepestDescent]]
-[[Wikipedia:Gradient_descent]]
** 関連文献 [#n28bafcb]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-[[Book/最適化の手法]] 4.2章
-[[Book/Neural Networks for Pattern Recognition]] 7.5章
-[[Book/Pattern Classification]] 5.4.2節
-[[Book/Pattern Recognition and Machine Learning]] 5.2.4節
ページ名:
![[PukiWiki]](image/ibisforest.png "[PukiWiki]")
