des steilsten Abstiegs

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• Verfahren des steilsten Abstiegs — Das Verfahren des steilsten Abstiegs, auch Gradientenverfahren genannt, ist ein Verfahren, das in der Numerik eingesetzt wird, um allgemeine Optimierungsprobleme zu lösen. Dabei geht man (am Beispiel eines Minimierungsproblemes) von einem… …   Deutsch Wikipedia

• Gradientenverfahren — Das Verfahren des steilsten Abstiegs, auch Gradientenverfahren genannt, ist ein Verfahren, das in der Numerik eingesetzt wird, um allgemeine Optimierungsprobleme zu lösen. Dabei geht man (am Beispiel eines Minimierungsproblemes) von einem… …   Deutsch Wikipedia

• Gradientenabstieg — Das Verfahren des steilsten Abstiegs, auch Gradientenverfahren genannt, ist ein Verfahren, das in der Numerik eingesetzt wird, um allgemeine Optimierungsprobleme zu lösen. Dabei geht man (am Beispiel eines Minimierungsproblemes) von einem… …   Deutsch Wikipedia

• Gradientenabstiegsverfahren — Das Verfahren des steilsten Abstiegs, auch Gradientenverfahren genannt, ist ein Verfahren, das in der Numerik eingesetzt wird, um allgemeine Optimierungsprobleme zu lösen. Dabei geht man (am Beispiel eines Minimierungsproblemes) von einem… …   Deutsch Wikipedia

• Methode der konjugierten Gradienten — Ein Vergleich des einfachen Gradientenverfahren mit optimaler Schrittlänge (in grün) mit dem CG Verfahren (in rot) für die Minimierung der quadratischen Form eines gegebenen linearen Gleichungssystems. CG konvergiert nach 2 Schritten, die Größe… …   Deutsch Wikipedia

• Verfahren der konjugierten Gradienten — Ein Vergleich des einfachen Gradientenverfahren mit optimaler Schrittlänge (in grün) mit dem CG Verfahren (in rot) für die Minimierung der quadratischen Form eines gegebenen linearen Gleichungssystems. CG konvergiert nach 2 Schritten, die Größe… …   Deutsch Wikipedia

• CG-Verfahren — Ein Vergleich des einfachen Gradientenverfahren mit optimaler Schrittlänge (in grün) mit dem CG Verfahren (in rot) für die Minimierung der quadratischen Form eines gegebenen linearen Gleichungssystems. CG konvergiert nach 2 Schritten, die Größe… …   Deutsch Wikipedia

• Kkt — Die Konvexe Optimierung ist ein Teilgebiet der mathematischen Optimierung. Es ist eine bestimmte Größe zu minimieren, die sogenannte Zielfunktion, welche von einem Parameter, welcher mit x bezeichnet wird, abhängt. Außerdem sind bestimmte… …   Deutsch Wikipedia

• Konvexe Optimierung — Die Konvexe Optimierung ist ein Teilgebiet der mathematischen Optimierung. Es ist eine bestimmte Größe zu minimieren, die sogenannte Zielfunktion, welche von einem Parameter, welcher mit x bezeichnet wird, abhängt. Außerdem sind bestimmte… …   Deutsch Wikipedia

• Kuhn-Tucker-Bedingungen — Die Konvexe Optimierung ist ein Teilgebiet der mathematischen Optimierung. Es ist eine bestimmte Größe zu minimieren, die sogenannte Zielfunktion, welche von einem Parameter, welcher mit x bezeichnet wird, abhängt. Außerdem sind bestimmte… …   Deutsch Wikipedia

• LMS-Algorithmus — Der LMS Algorithmus (Least Mean Squares Algorithmus) ist ein Algorithmus zur Approximation der Lösung des Least Mean Squares Problems, das zum Beispiel in der digitalen Signalverarbeitung vorkommt. In der Neuroinformatik ist der Algorithmus vor… …   Deutsch Wikipedia