动量梯度下降算法matlab实现

动量梯度下降算法（Momentum Gradient Descent）是一种优化梯度下降算法，它在梯度更新的过程中引入了动量项，可以加速收敛并减少震荡。下面是动量梯度下降算法的MATLAB实现示例：

% 初始化参数
learning_rate = 0.01; % 学习率
momentum = 0.9; % 动量因子
max_iter = 1000; % 最大迭代次数

% 初始化动量
velocity = zeros(size(theta)); % theta为待优化的参数

% 迭代更新参数
for iter = 1:max_iter
    % 计算梯度
    gradient = compute_gradient(theta); % 根据具体问题计算梯度
    
    % 更新动量
    velocity = momentum * velocity + learning_rate * gradient;
    
    % 更新参数
    theta = theta - velocity;
end

在上述代码中，我们首先初始化了学习率、动量因子和最大迭代次数。然后，我们初始化了动量为零向量。接下来，我们使用循环迭代的方式更新参数。在每次迭代中，我们首先计算梯度，然后更新动量，最后根据动量更新参数。迭代完成后，我们得到了优化后的参数。