Algorithme de Levenberg-Marquardt

Apprentissage automatique
Algorithme d'optimisation

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 n.m.

Anglais

Levenberg-Marquardt algorithm

Source:Wikipedia IA