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查询Tags标签： 共轭，共有 5条记录-
共轭梯度法（Python实现）
共轭梯度法法（Python实现） 使用共轭梯度法，分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 import numpy as np# import tensorflow as tfdef gfun(x): # 梯度# x = tf.Variable(x, dtype=tf.float32)# with tf.Gr…
2021/12/30 9:07:41 人评论 次浏览 -
共轭梯度法（Python实现）
共轭梯度法法（Python实现） 使用共轭梯度法，分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 import numpy as np# import tensorflow as tfdef gfun(x): # 梯度# x = tf.Variable(x, dtype=tf.float32)# with tf.Gr…
2021/12/30 9:07:41 人评论 次浏览 -
共轭梯度法及其matlab程序
上一篇文章介绍了修正牛顿法，修正牛顿法的缺点是收敛速度一般，所以为了使算法既不使用Hess阵，也要保证它的收敛速度，本文介绍共轭梯度法。共轭梯度法有超线性的收敛速度，算法结构简单，容易编程，并且不用计算Hess阵的优点。下面介绍共轭梯度法的算法步骤。步0：确定…
2021/11/4 22:13:51 人评论 次浏览 -
共轭梯度法及其matlab程序
上一篇文章介绍了修正牛顿法，修正牛顿法的缺点是收敛速度一般，所以为了使算法既不使用Hess阵，也要保证它的收敛速度，本文介绍共轭梯度法。共轭梯度法有超线性的收敛速度，算法结构简单，容易编程，并且不用计算Hess阵的优点。下面介绍共轭梯度法的算法步骤。步0：确定…
2021/11/4 22:13:51 人评论 次浏览 -
优化方法之正定二次函数的共轭梯度法及其实现（基于Python）
共轭梯度法也是共轭方向法中的一种，但是它减少了梯度方向的搜索量，它直接采取经过一维搜索最小点处的梯度方向作为我们的搜索方向，因而在计算速度上有了一定的提升。如果你对这些优化算法感到困惑，现在你需要明白共轭方向法是基于最速下降法的改进，因为最速下降法在接…
2021/6/12 20:27:48 人评论 次浏览
