SDM：最陡下降法

“最陡下降法”（Steepest Descent Method，简称SDM）是一种在优化问题中广泛使用的数值计算方法，其名称来源于它沿着目标函数梯度最陡的方向进行迭代寻优。该方法常见于工程、数学及机器学习等多个综合领域，尚未严格归类于某一特定学科。使用缩写SDM有助于在文献和实际应用中提高书写与交流效率。

Steepest Descent Method具体释义

  • 英文缩写：SDM
  • 英语全称：Steepest Descent Method
  • 中文意思：最陡下降法
  • 中文拼音：zuì dǒu xià jiàng fǎ
  • 相关领域： sdm 未分类的

Steepest Descent Method的英文发音

例句

  1. Based on the steepest descent method and the conjugate gradient method, a hybrid algorithm is proposed in this paper, and its global convergence is proved.
  2. 将最速下降法与共扼梯度法有机结合起来，构造出一种混合优化算法，并证明其全局收敛性。
  3. Its learning rule is to use the steepest descent method, by back-propagation network to continuously adjust the weights and thresholds, so the network and the minimum sum of squared errors.
  4. 它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
  5. An Inexact Steepest Descent Method(SDM) for Finite Element Model Updating Problem
  6. 有限元模型修正问题的不精确最速下降迭代解
  7. The learning method of hidden-output layer weights is the steepest descent method and the one of input-hidden layer weights is genetic algorithm ( GA ).
  8. 网络隐层-输出层的权值采取最速下降法学习，输入层-隐层的权值采用遗传算法进行学习；
  9. The Modified Steepest Descent Method(SDM) ── Best Point in Steepest Descent method
  10. 改进的最速下降法&最好点最速下降法

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