機械学習と電磁界シミュレーションの共通点
どちらも、勾配法を使う。
1. 確率的勾配降下法
2. 不完全コレスキー分解共役勾配法=不完全コレスキー分解っていう前処理付きの共役勾配法
どちらも、ローカルミニマムに落ちてしまったり、最小値への降下速度が遅かったりと共通の問題がある。
機械学習と電磁界シミュレーションの共通点
どちらも、勾配法を使う。
1. 確率的勾配降下法
2. 不完全コレスキー分解共役勾配法=不完全コレスキー分解っていう前処理付きの共役勾配法
どちらも、ローカルミニマムに落ちてしまったり、最小値への降下速度が遅かったりと共通の問題がある。
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