負梯度方向是多元可微函式在一點處梯度向量的反方向。
基本介紹
- 中文名：負梯度方向
- 外文名：negative gradient direction
負梯度方向(negative gradient direction)多元可微函式在一點處梯度向量的反方向.設f在R"中一階可微，點xER"，則f在x處的負梯度方向是一Df (x).它是使函式f在點x附近下降最快的方向.
負梯度方向是多元可微函式在一點處梯度向量的反方向。
負梯度方向是多元可微函式在一點處梯度向量的反方向。負梯度方向(negative gradient direction)多元可微函式在一點處梯度向量的反方向.設f在R"中一階可微，點xER"，則f在x處的負梯度方向是一Df...
顧名思義，梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值（也可以沿梯度上升方向求解極大值）。其疊代公式為 ,其中 代表梯度負方向， 表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到，步長的確定比較麻煩，太...
梯度下降法的最佳化思想是用當前位置負梯度方向作為搜尋方向，因為該方向為當前位置的最快下降方向，所以也被稱為是”最速下降法“。最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。2. 牛頓法（Newton's Method）和擬牛頓法（Quasi-...
鋸齒算法是一個數學術語。鋸齒算法(sawtooth algorithm)亦稱花邊算法.沿約束邊界尋優的一種方法.是梯度法套用於約束非線性規劃問題的情形.先在可行域內沿目標函式負梯度方向前進，當到達可行域外時，再沿約束函式的梯度方向折回來，搜尋路線...
菲克第一定律指出：在任何濃度梯度驅動的擴散體系中，物質將沿起其濃度場決定的負梯度方向進行擴散，其擴散流大小與濃度梯度成正比。值得注意的是，擴散方程是描述巨觀擴散現象的唯象關係式，其中並不涉及擴散系統內部原子運動的微觀過程，...
函式在一點的次梯度不一定是惟一的。可微函式在一點的梯度若不為零,其負梯度方向必是函式在此點的一個下降方向。然而不可微函式在一點的某些負次梯度可以不是函式的下降方向。這將導致上述可微情況的約束最佳化算法對於不可微凸規劃往往會...
由於函式值下降最快的方向為負梯度方向，因此該法也稱為梯度法。OPF的簡化梯度法首先利用Lagrange乘子法引入等式約束，得到增廣的目標函式L(x )=F (x) wag （隨後PQ解耦法和稀疏技術!、被使用到梯度法上。將梯度法最佳化分解為兩步...
許多硬閾值的算法都是用負梯度方向作為使函式值下降的搜尋方向，但用負梯度方向會導致“之”字型路線而減慢收斂速度。我們受半疊代方法的啟示設計了半疊代硬閾值算法。與其他的疊代硬閾值算法相比，改進後的算法在計算時間上有很大的提高...
和W idrow- H off算法類似，在BP算法中，網路的權值和閾值通常是沿著網路誤差變化的負梯度方向進行調節的，最終使網路誤差達到極小值或最小值, 即在這一點誤差梯度為零。限於梯度下降算法的固有缺陷，標準的BP學習算法通常具有收斂...
因此，非最大抑制可以幫助抑制除局部最大值之外的所有梯度值（通過將它們設定為0），其指示具有最強烈的強度值變化的位置。漸變圖像中每個像素的算法是：1、將當前像素的邊緣強度與正梯度方向和負梯度方向上的像素的邊緣強度進行比較。2...
與牛頓法相比，最速下降法的權向量在每一個疊代周期中總是在性能表面的負梯度方向上變化，因此權向量改變的方向不一定指向最小值方向。但是牛頓法常常難以在實際系統中套用，這是因為牛頓法“一步到達收斂”顯得太快，大多數實際的自...
BP網路(Back-Propagation Network)又稱反向傳播神經網路，通過樣本數據的訓練，不斷修正網路權值和閾值使誤差函式沿負梯度方向下降，逼近期望輸出。它是一種套用較為廣泛的神經網路模型，多用於函式逼近、模型識別分類、數據壓縮和時間序列預測...