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前言: 对于线性回归问题,通常有两种方法可以解决,即梯度下降法和标准方程法,两者各有优缺点 梯度下降法对于参数多的回归方程仍然适用,但并不是每次都能达到最优解,神经网络也需要梯度下降法来解决 标准方程
提出了一种分析频谱的新方法,其主要思想是采用共轭梯度法训练傅里叶基神经网络权值,根据权值获得信号的幅度谱和相位谱,并给出了基于Matlab语言的频谱分析应用实例。仿真结果表明,与FFT相比,该方法具有
用共轭梯度法求解方程f=x1*x1+x2*x2-x1*x2-10x1-4x2+60的极小值解.
牛顿法、梯度下降法原理及Python编程应用 一、项目概述 无论是在学习还是工作中,我们都会遇到很多最优化问题。最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某
最优化算法之共轭梯度算法求解非线性规划问题，代码运行稳定
在经典的算法的基础上继续延伸,将其进一步推广到最优化领域里的和意义下的求解问题中去,获得了可适应更普遍意义下的最优化间题的求解算法一广义共扼梯度法.
利用共轭梯度和投影梯度对函数的优化
梯度下降和梯度上升的算法实现-----------------------------------------------------------------------
主要为大家详细介绍了python实现梯度下降算法,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
这是一个matlab对梯度下降的实现，模拟的是x^2+y^2最小值的取得
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