一種隨機逼近方法，透過對迭代步長施加條件來運作，並在溫和條件下保證其收斂性。然而，該方法需要知道所考慮函式的解析梯度。
Kiefer 和 Wolfowitz (1952) 開發了 Robbins-Monro 方法的有限差分版本，該版本保持了良好的收斂性質，同時避免了對梯度解析形式的瞭解需求。
Robbins-Monro 隨機逼近
另請參閱
隨機逼近, 隨機最佳化使用 探索
參考文獻
Kiefer, J. 和 Wolfowitz, J. "迴歸函式最大值的隨機估計。" Ann. Math. Stat. 23, 462-466, 1952.Robbins, H. 和 Munro, S. "一種隨機逼近方法。" Ann. Math. Stat. 22, 400-407, 1951.在 中被引用
Robbins-Monro 隨機逼近請引用為
Weisstein, Eric W. "Robbins-Monro 隨機逼近。" 來自 Web 資源。 https://mathworld.tw/Robbins-MonroStochasticApproximation.html