Il y a plusieurs raisons qui expliquent pourquoi certains algorithmes s’arrêtent à un certain nombre d’itérations. Parfois, c’est parce que les données ne sont pas assez précises et que l’algorithme ne peut pas trouver une solution unique. D’autres fois, c’est parce que l’algorithme est mal conçu et qu’il n’y a pas de solution à trouver.
L’algorithme de gradient stochastique
L’algorithme de gradient stochastique est un outil puissant pour l’optimisation des fonctions. Il est basé sur la descente de gradient, mais utilise une technique stochastique pour approximer la fonction à optimiser. Cet algorithme est particulièrement utile pour les fonctions qui sont difficiles à optimiser, car il est robuste et convergent rapidement.
L’algorithme de descente de gradient
L’algorithme de descente de gradient est un algorithme de minimisation d’une fonction qui est utilisé pour trouver les minima locaux d’une fonction. Il est basé sur le concept de la dérivée et du gradient de la fonction. L’algorithme est itératif, ce qui signifie qu’il est répété jusqu’à ce qu’une condition d’arrêt soit atteinte. La condition d’arrêt peut être le nombre maximal d’itérations ou bien lorsque le gradient de la fonction est nul.
L’algorithme de Newton
L’algorithme de Newton est un algorithme itératif pour approximer les zéros de polynômes. Il est nommé d’après Isaac Newton et Joseph Raphson, qui l’ont indépendamment développé en 1685. L’algorithme de Newton est fondé sur l’idée de la tangente à une courbe en un point étant une bonne approximation de la courbe en ce point. L’algorithme de Newton est très efficace pour les polynômes qui sont différentiables.
En conclusion,
Pourquoi certains algorithmes s’arrêtent-ils à un certain nombre d’itérations et n’aboutissent pas à une solution ?
Les raisons sont multiples mais on peut en citer trois principales. La première est que l’algorithme ne garantit pas de trouver une solution optimale et s’arrête donc lorsqu’il a atteint un niveau de précision acceptable. La deuxième raison est que l’algorithme peut être mal conçu et ne pas converger vers une solution. Enfin, certains algorithmes s’arrêtent lorsqu’ils détectent qu’il n’est plus possible de trouver une solution meilleure que celle qu’ils ont déjà trouvée.
