随机梯度下降算法的MATLAB实现

godrats 35 0 M 2019-05-15 16:05:23

随机梯度下降算法SDG的MATLAB实现，数据集可到UCI数据库里下载

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简单的MATLAB应用,含有模式识别课程中梯度下降法函数,初学者参考

用动量梯度下降算法训练BP网络使用的主要函数如下:NEWFF——生成一个新的前向神经网络TRAIN——对BP神经网络进行训练SIM——对BP神经网络进行仿真

梯度下降案例一、y=f(x)=x2二、z = f(x,y)=x2+y2 一、y=f(x)=x2 import numpy as np import pandas as pd from pandas i

代码实现了在手写识别95%以上情况下,使用FGSM和PGD方法梯度攻击后,识别率降到0.1%以下。主要实现过程参见本人博客文档,可以自己复现了解下实现过程。

主要为大家详细介绍了python实现梯度下降和逻辑回归,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

批量梯度下降法python具体实现, np.random.seed(666) x = 2 * np.random.random(size = 100) y = x * 3.0 + 4.0 + np.r

包括单特征的样本的最小二乘法计算,单特征样本的梯度下降法--代数版本多特征样本的梯度下降--矩阵运算表示。在矩阵表示的梯度下降法中运用标准差归一化(可选择注释)。有比较详细的注释

借助Python程序实现利用随机梯度下降法求解多元回归模型进而进行预测在对自己的数据集进行回归预测时需将数据集地址换成自己的地址执行程序可以清楚的看到均方误差的变化.

随机并行梯度下降算法是一种极具应用潜力的自适应光学系统控制算法,具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。基于32单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验

加速近端梯度法常用于优化求解机器学习中的非平滑凸优化问题,比起近端梯度法具有收敛速度快的优势

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