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경사 하강법와 뉴턴 방법

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

경사 하강법와 뉴턴 방법의 차이

경사 하강법 vs. 뉴턴 방법

경사 하강법을 실행하는 모습. x_0에서 시작하여, 경사가 낮아지는 쪽으로 이동하여 차례대로 x_1, x_2, x_3, x_4를 얻는다. 경사 하강법(傾斜下降法, Gradient descent)은 1차 근삿값 발견용 최적화 알고리즘이. 수 ''f'' 이고 빨간 선들은 뉴턴의 방법을 보여주고 있다. ''x''n-1 보다 ''x''n이, ''x''n 보다 ''x''n+1이 함수 ''f'' 의 근에 더 가깝다. 이를 통해 뉴턴의 방법을 기하학적으로 이해할 수 있다. 뉴턴 방법(Newton's Method)은 스칼라 변수 x로 이루어진 미분 가능한 연속 함수 f 인 f(x).

경사 하강법와 뉴턴 방법의 유사점

경사 하강법와 뉴턴 방법는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 미분.

미분

함수의 그래프와 그 접선. 함수의 점에서의 미분은 그 점에서의 접선의 기울기와 같다. 수학에서, 미분(微分) 또는 도함수(導函數)는 어떤 함수의 정의역 속 각 점에서의 함숫값의 변화량과 독립 변숫값의 변화량의 비의 극한 혹은 극한들로 치역이 구성되는 새로운 함수이.

경사 하강법와 미분 · 뉴턴 방법와 미분 · 더보기 »

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

경사 하강법와 뉴턴 방법의 비교.

경사 하강법에는 13 개의 관계가 있고 뉴턴 방법에는 6 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 5.26%입니다 = 1 / (13 + 6).

참고 문헌

이 기사에서는 경사 하강법와 뉴턴 방법의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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