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梯度下降法 神经网络控制课件(第三版)

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25
搜索寻优－－梯度下降
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搜索寻优－－梯度下降
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搜索寻优－－梯度下降
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搜索寻优－－梯度下降
29
目标函数全局极小点
30
目标函数全局极小点
31
目标函数全局极小点
32
目标函数全局极小点
33
目标函数曲面
34
由初始状态2起 寻优
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初始状态2
36
初始状态2
37
搜索寻优－－梯度下降
38
搜索寻优－－梯度下降
39
搜索寻优－－梯度下降
40
搜索寻优－－梯度下降
41
搜索寻优－－梯度下降
42
目标函数局部极小点2
43
目标函数局部极小点2
44
目标函数局部极小点2
45
目标函数局部极小点2
46
目标函数局部极小点2
47
பைடு நூலகம்
结束
48
梯度下降法
1
搜索寻优
由初始状态 到
目标函数极小点
4
梯度下降法 搜索寻优特点
5
梯度下降法
搜索寻优特点： 一点寻优
解与初始状态有关
6
目标函数曲面J(W)
7
目标函数曲面J(W) --连续、可微
8
全局极小点
9
局部极小点1
10
局部极小点2
11
目标函数曲面J(W) --连续、可微
12
由初始状态1起 搜索 寻优
13
初始状态1
14
搜索寻优－－梯度下降
15
搜索寻优－－梯度下降
16
搜索寻优－－梯度下降
17
搜索寻优－－梯度下降
18
搜索寻优－－梯度下降
19
搜索寻优－－梯度下降
20
搜索寻优－－梯度下降
21
搜索寻优－－梯度下降
22
搜索寻优－－梯度下降
23
搜索寻优－－梯度下降
24
搜索寻优－－梯度下降

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