MATLAB AdaDelta梯度下降优化算法评估系统

资 源 简 介

本项目实现了AdaDelta优化算法的MATLAB版本，并集成了SGD、动量法、Adam等多种经典梯度下降算法作为性能对比基准。通过MGDB测试集进行系统性能评估，适用于机器学习优化算法的研究与教学。

详 情 说 明

基于MGDB测试集的AdaDelta梯度下降优化算法性能评估系统

项目介绍

本项目是一个全面的梯度下降优化算法性能评估系统，实现了AdaDelta自适应学习率优化算法及其与多种经典梯度下降算法的对比分析。系统采用MGDB（Matlab Gradient Descent Benchmark）测试集作为评估基准，通过标准化测试函数验证各算法性能，并提供可视化分析工具，为优化算法研究和参数调优提供有力支持。

功能特性

• 完整算法实现：提供AdaDelta优化算法的标准MATLAB实现
• 多算法对比：集成SGD、Momentum、Adam等多种梯度下降算法作为性能基准
• 标准化测试：基于MGDB测试集的经典优化函数进行性能验证
• 全面可视化：收敛轨迹展示、性能对比图表、参数敏感性分析
• 灵活配置：支持自定义学习率、衰减因子等超参数调优
• 量化评估：提供稳态误差、收敛速度、鲁棒性等多项性能指标

使用方法

1. 设置目标函数：选择MGDB测试集中的标准优化函数（如Rosenbrock、Ackley等）
2. 配置算法参数：设置AdaDelta算法的衰减因子ρ、常数项ε等特定参数
3. 定义优化条件：指定最大迭代次数、收敛阈值等终止条件
4. 运行性能评估：执行主程序开始算法测试与对比分析
5. 查看分析结果：获取收敛分析报告、性能对比图表和参数敏感性分析

系统支持批量测试和参数扫描功能，便于进行全面的算法性能评估。

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括算法初始化、参数配置、优化执行、结果分析和可视化展示。具体实现了测试函数加载、多算法并行优化、收敛性能评估、对比图表生成以及参数敏感性分析等关键功能，为用户提供一站式的优化算法性能评估解决方案。