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「subgradient method」を解説文に含む見出し語の検索結果(1~9/9件中)

読み方:れつこうばいほう【英】:subgradient method微分不可能な関数における非線形最適化手法の1つ. 最適解に近づくように, 解を改善する方向ベクトル(劣勾配)と, その方向に移動する...
読み方:れつこうばいほう【英】:subgradient method微分不可能な関数における非線形最適化手法の1つ. 最適解に近づくように, 解を改善する方向ベクトル(劣勾配)と, その方向に移動する...
読み方:れつこうばいほう【英】:subgradient method微分不可能な関数における非線形最適化手法の1つ. 最適解に近づくように, 解を改善する方向ベクトル(劣勾配)と, その方向に移動する...
読み方:くみあわせさいてきかもんだい【英】:combinatorial optimization problem 概要 離散最適化問題のうち, 解集合の定義が組合せ的条件によるものをいう. 多くの組合...
読み方:くみあわせさいてきかもんだい【英】:combinatorial optimization problem 概要 離散最適化問題のうち, 解集合の定義が組合せ的条件によるものをいう. 多くの組合...
読み方:くみあわせさいてきかもんだい【英】:combinatorial optimization problem 概要 離散最適化問題のうち, 解集合の定義が組合せ的条件によるものをいう. 多くの組合...
劣勾配法(れつこうばいほう、英: Subgradient methods)とは、劣微分を用いた凸最適化の解法である。1960年代から1970年代にかけてナウム・ショアによって編み出された解法で...
ミニバッチを使い上下に行ったり来たりしながら目的関数の値が減少していく例確率的勾配降下法(かくりつてきこうばいこうかほう、英: stochastic gradient descent, SGD)は、目...
ミニバッチを使い上下に行ったり来たりしながら目的関数の値が減少していく例確率的勾配降下法(かくりつてきこうばいこうかほう、英: stochastic gradient descent, SGD)は、目...
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