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L'algorithme du gradient désigne un algorithme d'optimisation différentiable. Il est par conséquent destiné à minimiser une fonction réelle différentiable définie sur un espace euclidien (par exemple, <math>\R^n</math>, l'espace des ''<big>n</big>''-uplets de nombres réels, muni d'un produit scalaire) ou, plus généralement, sur un espace hilbertien. L'algorithme est itératif et procède donc par améliorations successives. Au point courant, un déplacement est effectué le long d'une direction de descente, de manière à faire décroître la fonction. Le déplacement le long de cette direction est déterminé par la technique numérique connue sous le nom de recherche linéaire.
[[Catégorie:Wikipedia-IA]]
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==Français==
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'''algorithme à directions de descente'''   


== description ==
==Anglais==
Un algorithme à directions de descente est un algorithme d'optimisation différentiable (l'optimisation dont il est question ici est une branche des mathématiques), destiné à minimiser une fonction réelle différentiable définie sur un espace euclidien (par exemple, , l'espace des -uplets de nombres réels, muni d'un produit scalaire) ou, plus généralement, sur un espace hilbertien. L'algorithme est itératif et procède donc par améliorations successives. Au point courant, un déplacement est effectué le long d'une direction de descente, de manière à faire décroître la fonction. Le déplacement le long de cette direction est déterminé par la technique numérique connue sous le nom de recherche linéaire.
'''descent direction algorithm'''
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==Sources==
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== Français ==
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_%C3%A0_directions_de_descente Source:Wikipedia IA]
'''Algorithme à directions de descente'''
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== Anglais ==
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
'''descent direction algorithm'''
 
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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_%C3%A0_directions_de_descente  Source:Wikipedia IA]
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Dernière version du 11 février 2024 à 21:19

Définition

L'algorithme du gradient désigne un algorithme d'optimisation différentiable. Il est par conséquent destiné à minimiser une fonction réelle différentiable définie sur un espace euclidien (par exemple, , l'espace des n-uplets de nombres réels, muni d'un produit scalaire) ou, plus généralement, sur un espace hilbertien. L'algorithme est itératif et procède donc par améliorations successives. Au point courant, un déplacement est effectué le long d'une direction de descente, de manière à faire décroître la fonction. Le déplacement le long de cette direction est déterminé par la technique numérique connue sous le nom de recherche linéaire.

Français

algorithme à directions de descente

Anglais

descent direction algorithm

Sources

Source:Wikipedia IA

Contributeurs: Jacques Barolet, wiki