Gradient Descent İLE Newton İLE BFGS ile Optimizasyon Algoritmaları
Matematik
Normal
Özet
İşlev minimizasyon yöntemleri.
Ayrıntılı Açıklama
Optimizasyon:
- Gradient Descent: 1. derece
- Newton: 2. derece, Hessian
- BFGS: Quasi-Newton
Her yöntemin yakınsama hızı farklıdır.
- Gradient Descent: 1. derece
- Newton: 2. derece, Hessian
- BFGS: Quasi-Newton
Her yöntemin yakınsama hızı farklıdır.
Formül
x_{n+1} = x_n - α∇f