给出梯度下降法的实现过程,要求按伪代码形式描述算法
梯度下降法的实现过程如下:
1. 初始化参数:选择一个初始点作为算法的起始点,通常使用随机数或人为指定的值。
2. 计算梯度:对于每个参数,计算其关于目标函数的梯度。梯度是一个向量,表示函数在当前参数值处的变化率。
3. 更新参数:根据梯度和学习率,更新每个参数的值。更新规则为:参数 = 参数 - 学习率 * 梯度。
4. 重复步骤2和3,直到满足停止条件(如达到最大迭代次数、梯度接近于0等)。
伪代码描述如下:
```
function gradient_descent(gradient, learning_rate, max_iterations):
初始化参数 x 为随机数或人为指定的值
初始化参数 iter 为 0
while iter < max_iterations:
计算梯度 g = gradient(x)
更新参数 x = x - learning_rate * g
iter = iter + 1
返回参数 x
```
创作工场
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