« Algorithme de Levenberg-Marquardt » : différence entre les versions


m (Remplacement de texte — «  [http » par «  * [http »)
m (Remplacement de texte — « Catégorie:Algorithme d'optimisation » par «  »)
Ligne 16 : Ligne 16 :


[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
[[Catégorie:Algorithme d'optimisation]]
 
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Version du 6 avril 2021 à 14:53

Définition

L’algorithme de Levenberg-Marquardt, ou algorithme LM, permet d'obtenir une solution numérique au problème de minimisation d'une fonction, souvent non linéaire et dépendant de plusieurs variables. L'algorithme repose sur les méthodes derrière l'algorithme de Gauss-Newton et l'algorithme du gradient. Plus stable que celui de Gauss-Newton, il trouve une solution même s'il est démarré très loin d'un minimum. Cependant, pour certaines fonctions très régulières, il peut converger légèrement moins vite. L'algorithme fut développé par Kenneth Levenberg, puis publié par Donald Marquardt.

Français

algorithme de Levenberg-Marquardt

Anglais

Levenberg-Marquardt algorithm




Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki