里面有各种梯度下降法:SGD、Momentum、NAG、Aagrad、RMSProp、Adam算法代码；
大多数数据科学算法是优化问题。而这方面最常使用的算法是梯度下降。 或许梯度下降听起来很玄,但读完这篇文章之后,你对它的感觉大概会改变。 这里用住宅价格预测问题作为例子,并附有Matlab程序源文件供大
典型的最优化问题,用最速下降法、牛顿法、共轭梯度法求最小值。
深入研究梯度下降法在神经网络中的应用,以及在感知器调优中的实践。探索了批量梯度下降和随机梯度下降在优化神经网络参数上的差异与共性,并介绍了多层神经网络的结构及其梯度下降算法的具体实现。通过基于Pyth
基于梯度下降的声码器 使用梯度下降法恢复梅尔谱图的相位 该项目的基本思想是尝试从频谱图中恢复音频数据。 已经有可以做到这一点,在某些情况下,它甚至可以从频谱图中完美地重建音频。 但是,我面临的挑战是我
一元线性回归数据集
最速下降法,和迭代次数误差分析的仿真程序
基于可以通过减小压缩感知中观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性来提高信号的重构质量,结合无约束凸优化问题中梯度下降的思想,提出了一种自适应梯度下降算法(adaptivegradientdescent,AG
最速下降法,牛顿法和共轭梯度法,利用matlab程序解决实际问题
在线性搜索方法中,有精确线性搜索和不精确线性搜索。在六十年代中期以前,线性搜索方法是精确线性搜索的一统天下。本文讨论了属于精确线性搜索方法的0.618法与二次插值法以及属于不精确线性搜索的Goldst
