梯度下降法

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Gradient descent
梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。
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Gradient Descent Algorithm
通过引入Bagging算法和Ada Boost算法,分别与BRB相结合提出了基于梯度下降法(gradient descent algorithm,GDA)的置信规则库系统的集成学习方法,并分别应用于输油管道检漏、多峰函数的置信规则库训练,将多个BRB子系统集成,提高系统的推理...
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gradient descent method
...结构相似度 梯度下降法 交替迭代法 [gap=1007]Keywords : image denoising;structural similarity;gradient descent method;alternative iteration strategy ...
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Batch Gradient Descent
...escent（SGD）） 3、小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent（MBGD）） 1、批量梯度下降法（Batch Gradient Descent（BGD））: 批量梯度下降法是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新，其数学形式如下...

短语

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梯度下降法与混沌优化法均具有各自的缺点。
The decreasing gradient algorithm and chaos algorithm both have shortcomings for optimization problems.
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然后利用梯度下降法推导了基于最优模式中心的NLDA算法。
The second algorithm calculates the optimum classes' centres of NLDA by method of grads descending.
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首先研究了离线训练的滑模控制器，然后，给出了利用梯度下降法的在线训练方法。
First, a study of a sliding mode controller under on off training is made and then the on line learning algorithm using a gradient decent method is designed.

梯度下降法
梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。

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