我们在上一篇博客中介绍了数值优化算法的历史发展、分类及其收敛性/复杂度分析基础。本篇博客我们重点关注一阶确定性优化算法及其收敛性分析。梯度下降法的基本思想是：最小化
我们在上一篇博客中介绍了数值优化算法的历史发展、分类及其收敛性/复杂度分析基础。本篇博客我们重点关注一阶确定性优化算法及其收敛性分析。梯度下降法的基本思想是：最小化目标函数在当前迭代点处的一阶泰勒展开，从而近似地优化目标函数本身。具体地，对函数 
数值优化：经典一阶确定性算法及其收敛性分析
来源：互联网 收集：自由互联 发布时间：2022-06-13
我们在上一篇博客中介绍了数值优化算法的历史发展、分类及其收敛性/复杂度分析基础。本篇博客我们重点关注一阶确定性优化算法及其收敛性分析。梯度下降法的基本思想是：最小化目标函数在当前迭代点处的一阶泰勒展开，从而近似地优化目标函数本身。具体地，对函数 上一篇：通用树形结构的迭代与组合模式实现方案
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