метод минимизации функций многих переменных. Г. м. состоит в том, что последующее приближение функции 
получается из предыдущего смещением в направлении градиента функции:
Параметр 
может быть определен, напр., из условия минимума величины
См. Спуска метод, Наискорейшего спуска метод.
Математическая энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия. И. М. Виноградов. 1977—1985.
градиентный метод — gradiento metodas statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. gradient method vok. Gradientenmethode, f rus. градиентный метод, m pranc. méthode du gradient, f … Automatikos terminų žodynas
Градиентный спуск — метод нахождения локального экстремума (минимума или максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Для минимизации функции в направлении градиента используются методы одномерной оптимизации, например, метод золотого сечения. Также можно… … Википедия
Метод градиент — Градиентный спуск метод нахождения локального минимума (максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Для минимизации функции в направлении градиента используются методы одномерной оптимизации, например, метод золотого сечения. Также… … Википедия
Метод градиента — Градиентный спуск метод нахождения локального минимума (максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Для минимизации функции в направлении градиента используются методы одномерной оптимизации, например, метод золотого сечения. Также… … Википедия
Метод градиентного спуска — Градиентный спуск метод нахождения локального минимума (максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Для минимизации функции в направлении градиента используются методы одномерной оптимизации, например, метод золотого сечения. Также… … Википедия
Метод градиентов — Градиентный спуск метод нахождения локального минимума (максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Для минимизации функции в направлении градиента используются методы одномерной оптимизации, например, метод золотого сечения. Также… … Википедия
Метод наискорейшего спуска — Градиентный спуск метод нахождения локального минимума (максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Для минимизации функции в направлении градиента используются методы одномерной оптимизации, например, метод золотого сечения. Также… … Википедия
Метод обратного распространения ошибки — (англ. backpropagation) метод обучения многослойного перцептрона. Впервые метод был описан в 1974 г. А.И. Галушкиным[1], а также независимо и одновременно Полом Дж. Вербосом[2]. Далее существенно развит в 1986 г. Дэвидом И. Румельхартом, Дж … Википедия
Метод Ньютона — Метод Ньютона, алгоритм Ньютона (также известный как метод касательных) это итерационный численный метод нахождения корня (нуля) заданной функции. Метод был впервые предложен английским физиком, математиком и астрономом Исааком Ньютоном… … Википедия
Метод золотого сечения — метод поиска значений действительно значной функции на заданном отрезке. В основе метода лежит принцип деления в пропорциях золотого сечения. Наиболее широко известен как метод поиска экстремума в решении задач оптимизации Содержание 1 Описание… … Википедия
