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- matlab-zuisuxiajiang实现matlab上的最速下降法 可以的-Matlab- zuisuxiajiang matlab on the steepest descent method
lhbrarj-circular
- 通过最速下降算法研究基于梯度的自适应方法,最速下降是递归的,-Through the study of steepest descent algorithm based on gradient adaptive method, the steepest decline is recursive,
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- 通过最速下降算法研究基于梯度的自适应方法,最速下降是递归的,-Through the study of steepest descent algorithm based on gradient adaptive method, the steepest decline is recursive,
armijo-constant-diminishing
- 使用梯度下降法求无约束问题最优解,包括最速下降法，常数步长下降法等。(Find the best solution to the unconstrained problem, using gradient descent method.)
BP网络
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法（梯度法），通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input l
MATLAB CODE
- 实现数值计算的简单算法code 包括：非线性最小二乘问题、共轭梯度法、拟牛顿法、最速下降法与牛顿法、线搜索技术、乘子法程序、二次规划(A simple algorithm for numerical calculation, including nonlinear least squares problem, conjugate gradient method, quasi-Newton method, steepest descent
修正牛顿法 Matlab 程序
- 牛顿法进行修正. 修正的途径之一是将牛顿法和最速下降法结合起来, 构造 所谓的“牛顿-最速下降混合算法”,(One way of correction is to combine Newton method with steepest descent method The Newton steepest descent hybrid algorithm is called",)
Optimal problem solver
- 优化问题求解方法包括牛顿法、共轭梯度法和最速下降法(The optimization problems are solved by Newton method, conjugate gradient method and steepest descent method)
descent
- matlab-zuisuxiajiang实现matlab上的最速下降法 可以的(Matlab - zuisuxiajiang matlab on the steepest descent method)
mtudy-mjthxd-recursive
- 通过最速下降算法研究基于梯度的自适应方法,最速下降是递归的,(Through the study of steepest descent algorithm based on gradient adaptive method, the steepest decline is recursive,)
OPT1505166
- 数学规划基础课后作业，北京航空航天大学最优化，牛顿法，最速下降法，回溯线搜索(Mathematics programming foundation homework, Beihang University optimization, Newton method, steepest descent method, backtracking line search)
matlab
- 实用共轭梯度法MATLAB源代码，最速下降法MATLAB源代码，MATLAB语言(Practical conjugate gradient method MATLAB source code)
linear optimization
- 用BFGS 拟牛顿法 最速下降法 牛顿法 共轭梯度法 解决线性优化问题(Solving linear optimization problems with conjugate gradient method and Steepest descent method.)
gradient.m
- 最速下降法的简明例子，注释详细，可以做参考意见(the easy example of steepest descent method)
智能优化算法资料
- 优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。 梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。(There are many optimization al
无约束优化问题
- 包括几种常用的无约束优化算法，比如最速下降法、BFGS算法、共轭梯度法等等(Including unconstrained optimization algorithms in common use)
KPWOQN
- 最优化的一系列算法,包括牛顿法,最速下降法,共轭梯度法等,()
uncjecked-creation-compile
- 最优化算法C语言程序,包括Newon弦切法,单纯行法,抛物线插值法,最速下降法,Powell法()
ruqning
- 最优化算法,有共轭梯度,牛顿法,黄金分割,最速下降法等()
PSO
- 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。(The gradient descent method is the earliest