Метод градиентного (наискорейшего) спуска

В этом методе функция минимизируется по направлению, в котором она быстрее всего убывает, т.е. в направлении, обратном . Вдоль этого направления функция зависит от одной параметрической переменной t, для нахождения минимума которой можно воспользоваться любым известным методом поиска минимума функции одной переменной. Спуск из точки начального приближения против градиента до минимума t определяет новую точку , в которой вновь определяется градиент и делается следующий спуск. Условием окончания процесса, как и в случае координатного спуска, будет .

С помощью метода градиентного спуска минимум гладких функций в общем случае находится быстрее, чем при использовании координатного спуска, однако нахождение градиента численными методами может свести на нет полученный выигрыш. Сходимость плохая для функций с овражным рельефом, т.е. с точки зрения сходимости градиентный спуск не лучше спуска по координатам.

Каждый спуск заканчивается в точке, где линия градиента касательна к линии (поверхности) уровня. Это означает, что каждый следующий спуск должен быть перпендикулярен предыдущему. Таким образом, вместо поиска градиента в каждой новой точке можно сосчитать градиент в начальной точке, и развернуть оси координат так, чтобы одна их осей была параллельна градиенту, а затем осуществлять спуск координатным методом.

Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 311; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!