Algorithme de Levenberg-Marquardt
Domaine
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
Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki
