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> 局部最优值
"局部最优值"相关考试题目
1.
ICP算法对初值依赖较大，容易陷入局部最优值，而且因为要利用对应点的特征计算和匹配，所以速度比较慢。NDT算法则没有这个问题。
2.
在解决函数优化问题时，基因遗传算法的全局性不好，容易陷入局部最优值。
3.
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。()
4.
梯度下降算法的基本思想是:____选取一组参数初值,计算代价,然后寻找能让代价在___________的另一组参数,反复迭代直到达到一个________。由于没有尝试所有的参数组合,所以无法确定是否就是________。如果选择不同的一组初始参数,可能找到不同的局部最优值。
5.
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。()
6.
具有凸性(表现为单峰性)或只有唯一的局部最优值亦即全域最优值的函数，称为()。
7.
梯度下降是通过对参数求偏导的方式来寻找局部最优值
8.
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。
9.
在解决函数优化问题时，基因遗传算法的全局性不好，容易陷入局部最优值。
