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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.
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L'algorithme fut développé par Kenneth Levenberg, puis publié par Donald Marquardt.
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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.
'''algorithme de Levenberg-Marquardt'''  
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== Français ==
==Anglais==
'''Algorithme de Levenberg-Marquardt '''
'''Levenberg-Marquardt algorithm'''
==Sources==
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Levenberg-Marquardt  Source : Wikipedia IA, ''Algorithme de Levenberg-Marquardt.'']
 
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]


== Anglais ==
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
'''Levenberg-Marquardt algorithm'''
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Levenberg-Marquardt          Source:Wikipedia IA  ]
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Dernière version du 30 août 2024 à 13:55

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

Sources

Source : Wikipedia IA, Algorithme de Levenberg-Marquardt.

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Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki