如何使基于梯度下降的机器学习并行化

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

梯度下降C++的简单实现，没有做优化，包含源码，可执行程序以及测试集、训练集和结果。

bp神经网络的应用日益广泛，而梯度下降算法更是重要的算法。

线性分类器的设计 分段线性分类器的设计 非线性分类器的设计

先引入一下回归的定义 回归是监督学习的一个重要问题,回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系。回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合:使用一条函数曲线使其很好的拟

基于梯度下降的脉冲神经元有监督学习算法通过计算梯度最小化目标序列和实际输出序列间的误差使得神经元能激发出目标脉冲序列。然而该算法中的误差函数是基于实际输出脉冲序列和相对应的目标输出脉冲序列动态构建而成

介绍了随机并行梯度下降(SPGD)算法用于相干合成的基本理论, 利用数值模拟的方法对实际相干合成实验中涉及到的算法评价函数、扰动电压分布等参数进行优化选取, 确定了实验中应选择的最佳评价函数、扰动电压

对延迟随机并行梯度下降(D-SPGD)算法在远距离相干合成中倾斜控制进行系统研究,并与传统的随机并行梯度下降(SPGD)算法进行对比。理论研究结果表明,该算法可以明显降低传输延时对控制带宽的限制,显著

2020年2月19日12:54:18 导数、偏导数、方向导数、梯度 导数,指的是一元函数中,函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率; 偏导数,指的是多元函数中,函数y=f(x1,x2,...,

matlab开发-学习非线性或错觉梯度下降。该代码实现了梯度下降算法来学习OR函数的对数线性模型。