运用梯度算法 求解这个函数的最小值 拜托各位大神 不会做了

qq_40704187 2017-11-28 04:23:06
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kampoo 2017-11-29
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假定把xi分为20个梯度，[x1,..., xn]就有20**n（20的n次方）个组合，这种最小值的直接求解是不可行的。 可以考虑贪心算法，或者动归算法，或者先做数学推导，然后求解。
共轭梯度法求解方程组&二次型函数最小值
本文介绍了如何利用共轭梯度法求解二次型函数的最小值问题，详细阐述了算法步骤，并提供了一个Matlab实现的例子。通过迭代，观察到残差向量模在5次迭代后达到最小值，证明了方法的有效性。
【算法】梯度下降算法及python实现
本文深入介绍了梯度下降算法，从下山的场景出发解释其基本思想，阐述了微分、梯度的概念及其在函数最优化中的作用。通过实例展示了如何在多变量函数中应用梯度下降，并提供了Python代码实现。最后，讨论了学习率α和负号在算法中的关键作用，总结了梯度下降在寻找函数最小值过程中的应用。
梯度下降算法原理讲解——机器学习
本文深入浅出地介绍了梯度下降算法的基本思想及其在机器学习中的应用，通过类比下山场景，阐述了梯度下降法如何帮助找到目标函数的最小值。文中详细解释了梯度下降的数学原理，包括微分、梯度的概念，以及如何选择学习率。并通过实例展示了单变量和多变量函数的梯度下降过程，最后提供了Python代码实现。
梯度下降算法求解一般函数最小值
本文介绍了梯度下降算法的基本原理，通过一个简单的二次函数f(x)=x^2-4x-5为例，展示了如何利用梯度下降法找到函数最小值的过程。Python代码实现了从初始点开始迭代，逐步调整x值，最终逼近最小值点。在机器学习中，梯度下降常用于模型优化，学习速率α控制迭代速度。
【深度学习原理】如何利用梯度下降法，寻找损失函数最小值？
本文介绍了深度学习中梯度下降法如何找到损失函数的最小值。通过理解损失函数的概念，如均方误差，解释了为什么沿梯度负方向损失函数下降最快，并探讨了权重和偏置的梯度更新公式。文章还提及实际训练中使用反向传播算法（BP）求解梯度。
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