【Numberical Optimization】3 Line Search Methods (zen学习笔记)
1.Step Length 1.1 Wolfe conditions: Armijo condition（保证在方向上的下降区间内 ）: curvature condition (保证步长足够大): strong Wolfe conditions: 在 Wolfe conditions 修正了曲率条件： 1.2 The Goldstein conditions 1.3 BLS 2.
相关文章
- 1. 【Numberical Optimization】5 Conjugate Gradient Methods (zen学习笔记)
- 2. 【Numberical Optimization】4 Trust-Region Methods (zen学习笔记)
- 3. 【First-order Methods】 3 Subgradients (Zen学习笔记）
- 4. Line Search and Quasi-Newton Methods
- 5. backtracking line search
- 6. Handsontable 学习笔记-Methods
- 7. 学习笔记—Optimization algorithms
- 8. 20200721 model optimization学习笔记
- 9. Convex Optimization 读书笔记 (3)
- 10. 李宏毅机器学习笔记---Optimization
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 【Numberical Optimization】5 Conjugate Gradient Methods (zen学习笔记)
- 2. 【Numberical Optimization】4 Trust-Region Methods (zen学习笔记)
- 3. 【First-order Methods】 3 Subgradients (Zen学习笔记）
- 4. Line Search and Quasi-Newton Methods
- 5. backtracking line search
- 6. Handsontable 学习笔记-Methods
- 7. 学习笔记—Optimization algorithms
- 8. 20200721 model optimization学习笔记
- 9. Convex Optimization 读书笔记 (3)
- 10. 李宏毅机器学习笔记---Optimization