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文档简介
1 梯度下降法 2 梯度下降法 搜索寻优原理 3 搜索寻优 4 由初始状态 搜索寻优 5 搜索寻优 由初始状态到 6 由初始状态到目标函数极小点 搜索寻优 7 梯度下降法 8 搜索寻优特点 梯度下降法 9 梯度下降法 搜索寻优特点一点寻优 10 目标函数曲面J W 11 目标函数曲面J W 12 目标函数曲面J W 连续 13 目标函数曲面J W 连续 可微 14 全局极小点 15 全局极小点 16 局部极小点1 17 局部极小点1 18 局部极小点2 19 局部极小点2 20 目标函数曲面J W 21 目标函数曲面J W 连续 22 目标函数曲面J W 连续 可微 23 由初始状态1起 24 由初始状态1起 搜索 25 由初始状态1起 搜索寻优 26 初始状态1 27 初始状态1 28 搜索寻优 梯度下降 29 搜索寻优 梯度下降 30 搜索寻优 梯度下降 31 搜索寻优 梯度下降 32 搜索寻优 梯度下降 33 搜索寻优 梯度下降 34 搜索寻优 梯度下降 35 搜索寻优 梯度下降 36 搜索寻优 梯度下降 37 搜索寻优 梯度下降 38 搜索寻优 梯度下降 39 搜索寻优 梯度下降 40 搜索寻优 梯度下降 41 搜索寻优 梯度下降 42 搜索寻优 梯度下降 43 目标函数全局极小点 44 目标函数全局极小点 45 目标函数全局极小点 46 目标函数全局极小点 47 目标函数曲面 48 由初始状态2起 49 由初始状态2起 寻优 50 初始状态2 51 初始状态2 52 初始状态2 53 搜索寻优 梯度下降 54 搜索寻优 梯度下降 55 搜索寻优 梯度下降 56 搜索寻优 梯度下降 57 搜索寻优 梯度下降 58 目标函数局部极小点2 59 目标函数局部极小点2 60 目标函数局部极小点2
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