bp神经网络的优缺点 matlab最速下降法？

matlab最速下降法？

每种方法都有不同的适用范围和效果。最速下降法适用于一阶可微问题。当接近最佳值时，下降速度较慢。由于只需要一阶可微性，所以可以求解的问题范围更广。不可微性问题也可以重构以满足条件。通过一些改进方法的应用，可以应用于大规模问题。牛顿法要求二阶可微，下降速度快，精度高。适用范围狭窄。拟牛顿法比最速下降法速度快，不需要牛顿法那样的二阶可微性。MATLAB有一个优化方法，很有用的。问题的性质是更好的，它要求更高的速度和准确性。你可以用这个。共轭梯度未知。基于过去的学习记忆，以上答案并不准确。

最速下降法matlab程序实现如何做？

Clcclear x=-3Y=-2f=“（x-Y）/（x^2y^2）”FX=diff（F，”x“）%表示x，FY=diff（F，”Y“）%表示Y，g=[FX FY]%gradient g=subs（g）%，将符号变量转换为数值

Rosenbrock函数实现代码：CLC，清除格式long gx0=[00]乐趣=@funcgfun=@gfunc[x，Val，k]=grad（有趣，gfun，x0）%最速下降法（梯度法）目标函数f=func（x）f=100*（x（1）^2-x（2））^2（1-x（1））^2第二梯度函数g=gfunc（x）g=[400*x（1）*（x（1）^2-x（2））-x（2）2*（x（1）-200*（x（1）^2-x（2））]结束如果运行结果有任何问题，请相信我。用GA（）得到的Rosenbrock函数的结果与用上述方法得到的结果接近。

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