Метод наискорейшего спуска.
Не нашел более полезного для себя сайта где я мог бы сравнить новинки из мира планшетников, как не в журнал, Ежедневные обзоры новинок технологий, будь то телефоны, планшетники, браузеры и другие современные технологии.
Известен афоризм: “Наши недостатки - это продолжение наших достоинств”. Вычисление градиента на каждом шаге, позволяющее всё время двигаться в направлении наибыстрейшего убывания целевой функции, может в то же время замедлить вычислительный процесс. Дело в том, что подсчёт градиента обычно гораздо более сложная операция, чем вычисление самой функции. Поэтому нередко пользуются модификацией градиентного метода, получившей название метода наискорейшего спуска.
Согласно этому методу после вычисления в начальной точке градиента целевой функции делают в направлении антиградиента не один шаг, а двигаются до тех пор, пока функция убывает. Достигнув точки минимума на выбранном направлении, снова вычисляют градиент функции и повторяют описанную процедуру. При этом градиент вычисляется гораздо реже, только при смене направлений движения.
Известен афоризм: “Наши недостатки - это продолжение наших достоинств”. Вычисление градиента на каждом шаге, позволяющее всё время двигаться в направлении наибыстрейшего убывания целевой функции, может в то же время замедлить вычислительный процесс. Дело в том, что подсчёт градиента обычно гораздо более сложная операция, чем вычисление самой функции. Поэтому нередко пользуются модификацией градиентного метода, получившей название метода наискорейшего спуска.
Согласно этому методу после вычисления в начальной точке градиента целевой функции делают в направлении антиградиента не один шаг, а двигаются до тех пор, пока функция убывает. Достигнув точки минимума на выбранном направлении, снова вычисляют градиент функции и повторяют описанную процедуру. При этом градиент вычисляется гораздо реже, только при смене направлений движения.