视觉与目标跟踪第一课——梯度下降法求已知函数的局部最优解

最新推荐文章于 2024-09-09 23:20:55 发布
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分类专栏： 课后的个人总结 文章标签： 梯度下降法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaoqkunle/article/details/78523975
本文介绍了梯度下降法作为优化算法在求解无约束优化问题中的应用，特别是在寻找已知函数局部最优解上的实例。通过MATLAB和Linux系统Eclipse两种方式演示了算法过程，并展示了部分运行结果。同时，文章提及了作者在学习机器视觉与目标跟踪课程中的初步体验，包括对基础知识的理解和初次使用Linux系统进行C++编程的挑战与收获。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        梯度下降法是一种优化算法，以负梯度方向为搜索方向，用于求解无约束优化问题。算法流程图如下：

                                             

    求已知函数的局部最优解，该函数的网格图如下：

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