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Discesa del gradiente e Gradiente (funzione)

Scorciatoie: Differenze, Analogie, Jaccard somiglianza Coefficiente, Riferimenti.

Differenza tra Discesa del gradiente e Gradiente (funzione)

Discesa del gradiente vs. Gradiente (funzione)

In ottimizzazione e analisi numerica il metodo di discesa del gradiente (detto anche metodo del gradiente, metodo steepest descent o metodo di discesa più ripida) è una tecnica che consente di determinare i punti di massimo e minimo di una funzione di più variabili. Nel calcolo differenziale vettoriale, il gradiente di una funzione a valori reali (ovvero di un campo scalare) è una funzione vettoriale.

Analogie tra Discesa del gradiente e Gradiente (funzione)

Discesa del gradiente e Gradiente (funzione) hanno 1 cosa in comune (in Unionpedia): Derivata parziale.

Derivata parziale

La pendenza della retta t_1 è data dalla derivata parziale di f rispetto alla prima variabile in (x_0,y_0). La pendenza della retta t_2 è data dalla derivata di f rispetto alla seconda variabile nello stesso punto In analisi matematica, la derivata parziale è una prima generalizzazione del concetto di derivata di una funzione reale alle funzioni di più variabili.

Derivata parziale e Discesa del gradiente · Derivata parziale e Gradiente (funzione) · Mostra di più »

La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

Confronto tra Discesa del gradiente e Gradiente (funzione)

Discesa del gradiente ha 40 relazioni, mentre Gradiente (funzione) ha 47. Come hanno in comune 1, l'indice di Jaccard è 1.15% = 1 / (40 + 47).

Riferimenti

Questo articolo mostra la relazione tra Discesa del gradiente e Gradiente (funzione). Per accedere a ogni articolo dal quale è stato estratto informazioni, visitare:

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