matlab 随机梯度下降

用C++写的逻辑回归的梯度下降算法,其中有训练集样本,也可以自己选择训练样本,代码还可以进一步优化,你可以试一试。

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梯度下降法目前用于训练神经网络的算法通常是基于梯度下降法进行误差反向传播2核心思想是以目标函数的负梯度方向为搜索方向通过每次迭代使待优化的目标函数逐步减小最终使误差函数达到极小值.附加动量因子记忆上次

介绍了随机并行梯度下降(SPGD)算法用于相干合成(CBC)的基本理论,提出了一种自适应SPGD算法。从扰动方式和运行步骤两个方面进行自适应控制,提高了算法收敛速率。数值计算结果表明:对于25路、49

将一种改进的变增益系数自适应随机并行梯度下降(SPGD)控制算法应用到大阵列光纤激光相干合成中,计算不同增益系数对算法收敛速度的影响程度,分析判断该方法的控制带宽、控制时间与合成光束质量、合成路数的关

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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

相控的稀疏光圈系统提供了一种经济的解决方案,可以以更少的体积和重量获得高分辨率的图像。 这种系统的关键点是活塞的自适应校正,即旨在将光程差稳定在波长的一小部分内的闭环控制。 在本文中,我们通过优化图像

掌握湍流基本规律及其廓线结构分布,是大气光学理论与应用研究中的关键问题之一。利用随机并行梯度下降算法对大气湍流廓线统计模式拟合进行了研究。在已获合肥地区整层大气折射率结构常数C2N平均廓线的前提下,以

MATLAB梯度下降法（完整版），支持任意维度，手动输入