gradient of the objective function - Traducere în spaniolă - exemple în engleză

The grad output gives the value of the gradient of the objective function at the solution x.

La salida grad da el valor del gradiente de la función objetiva en la solución x.

You must supply the gradient of the objective function, and also gradients of nonlinear constraints (if they exist).

Debe proporcionar el gradiente de la función objetiva, y también los gradientes de las restricciones no lineales (si existen).

More generally, they may be found at critical points, where the first derivative or gradient of the objective function is zero or is undefined, or on the boundary of the choice set.

De forma más general, también pueden ser encontrados en los puntos críticos donde la primera derivada o el gradiente de la función objetivo no está definido, o en la frontera del conjunto de elección.

For unconstrained problems with twice-differentiable functions, some critical points can be found by finding the points where the gradient of the objective function is zero (that is, the stationary points).

Para los problemas irrestrictos con funciones dos veces diferenciables, algunos puntos críticos pueden ser encontrados detectando los puntos donde el gradiente de la función objetivo es cero (es decir, los puntos estacionarios).

The simplest of these is the method of steepest descent in which a search is performed in a direction, -∇f(x), where ∇f(x) is the gradient of the objective function.

El más simple de estos es el método de descenso más empinado en el que una búsqueda se realiza en una dirección, -∇f(x)Donde ∇f(x) es el gradiente de la función objetiva.

You can modify the preceding QP algorithm for LP problems by setting the search direction to the steepest descent direction at each iteration, where gk is the gradient of the objective function (equal to the coefficients of the linear objective function).

Puede modificar el algoritmo QP anterior para problemas de LP estableciendo la dirección de búsqueda en la dirección de descenso más empinada en cada iteración, donde Gk es el gradiente de la función objetiva (igual a los coeficientes de la función objetiva lineal).

One of Fermat's theorems states that optima of unconstrained problems are found at stationary points, where the first derivative or the gradient of the objective function is zero (see first derivative test).

Uno de los teoremas de Fermat asegura que los óptimos de los problemas irrestrictos son encontrados en los puntos estacionarios, donde la primera derivada o el gradiente de la función objetivo es cero.

where gk is the gradient of the objective function at the current iterate xk (i.e., Hxk + c).

Donde Gk es el gradiente de la función objetiva en la iteración actual xk (i.e., Hxk + c).

Set to true to have fminimax use a user-defined gradient of the objective function.

Establecer en true para que fminimax utilice un degradado definido por el usuario de la función objetiva.

In this approach, a feedforward NN is trained by repeatedly sampling the parameter space, but, rather than solving the associated optimization problem completely, a single step is taken along the gradient of the objective function.

Dentro de este enfoque, se entrena una NN de tipo feedforward mediante el muestreo repetido del espacio de parámetros, pero, en lugar de resolver completamente el problema de optimización asociado, se toma un solo paso en la dirección del gradiente de la función objetivo.