rosen是什么 rosen的翻译

Rosen是一种基于梯度下降的最优化算法，它可以用来解决多元函数的最小值问题。原理：Rosen算法通过使用梯度下降法来求解多元函数的最小值。它将梯度下降法应用到多元函数中，并不断更新函数的参数，直到找到最小值。

Rosen是一种基于梯度下降的最优化算法，它可以用来解决多元函数的最小值问题。

1. 原理：Rosen算法通过使用梯度下降法来求解多元函数的最小值。它将梯度下降法应用到多元函数中，并不断更新函数的参数，直到找到最小值。

2. 优点：Rosen算法的优点在于它能够快速收敛，而且不易发生震荡现象，因此它可以很好地解决多元函数的最小值问题。

3. 缺点：Rosen算法的缺点在于它对函数的参数要求较高，如果参数不合适，则可能无法收敛。

4. 代码示例：

def rosen(x):

return sum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0 + (1-x[:-1])**2.0)

# 梯度下降

def grad_descent(f, init_x, lr=0.01, step_num=100):

x = init_x

for i in range(step_num):

grad = numerical_gradient(f, x)

x -= lr * grad

return x

init_x = np.array([-3.0, 4.0])

print("Minimum at", grad_descent(rosen, init_x, lr=0.001, step_num=10000))

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