Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших экспертов!
Вы можете войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонус.
Существует несколько методов для нахождения точки минимума функции. Один из наиболее распространенных методов — это метод градиентного спуска.
Метод градиентного спуска основан на итеративном движении в направлении антиградиента функции. Антиградиент указывает направление наискорейшего убывания функции.
Алгоритм метода градиентного спуска выглядит следующим образом:
1. Инициализировать начальное значение точки x0.
2. Вычислить градиент функции в точке x0.
3. Обновить значение точки x1 = x0 — learning_rate * gradient, где learning_rate — это параметр скорости обучения, определяющий шаг движения в направлении антиградиента.
4. Повторять шаги 2 и 3 до достижения условия остановки, например, до достижения заданного количества итераций или до достижения требуемой точности.
Применение метода градиентного спуска может быть сложным для функций с большим количеством локальных минимумов или с неровной поверхностью. В таких случаях могут использоваться другие методы оптимизации, такие как метод Ньютона или метод Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно (BFGS).
Напишите, почему вы считаете данный ответ недопустимым: