Introduction to Optimization
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DOI：
10.1002/9780470549124.ch1
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发表时间：
2019-10
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Xin-She Yang;Xingshi He
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Xin-She Yang;Xingshi He
普通梯度下降（2：1）步长和步长方向作为核心问题（2：2）步长自适应（2：4）回溯（2：5）线搜索（2：5）Wolfe条件（2：7）梯度下降收敛（2：8）最陡下降方向（2：11）协变梯度下降（2：13）牛顿方向（2：14）牛顿方法（2：15）高斯-牛顿方法（2：20）拟牛顿方法（2：23）Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）（2：25）共轭梯度（2：28）Rprop（2：35）
Plain gradient descent (2:1) Stepsize and step direction as core issues (2:2) Stepsize adaptation (2:4) Backtracking (2:5) Line search (2:5) Wolfe conditions (2:7) Gradient descent convergence (2:8) Steepest descent direction (2:11) Covariant gradient descent (2:13) Newton direction (2:14) Newton method (2:15) Gauss-Newton method (2:20) Quasi-Newton methods (2:23) Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) (2:25) Conjugate gradient (2:28) Rprop (2:35)