梯度下降算法: 优化模型参数的重要技术,利用梯度信息寻找最小值,从而提升模型性能。源码: 可在开源官网获取梯度下降算法的完整代码实现。官网地址: 开源官网提供详细文档和示例,助你深入理解算法原理和
模式转换技术是光学模分复用系统的关键技术之一, 用于实现任意模式之间的相互转换, 是模分复用系统实现信道接入、交换及分插复用的基础。采用纯相位空间光调制的方式实现光学模式转换, 通过改变加载于空间光调
为了提高遗传算法(GA)控制的自适应光学(AO)系统的收敛性能,建立了一套新型的基于泽尼克(Zernike)模式系数的19单元自适应光学系统模型。在优化过程中,遗传算法不直接优化变形镜(DM)19个驱
针对一类耦合参数多变量系统, 提出一种耦合多新息随机梯度方法. 通过该方法进行参数辨识并对该方法进行性能分析. 该方法的基本思路在于利用历史新息中包含的信息, 将耦合随机梯度算法中的新息项扩展为多新息
Python code and data samples for the Logistic algorithm (random gradient descent method)
本文详细介绍了深度学习算法中的误差反向传播和随机梯度下降的内部计算过程,并提供了图形和文字说明,使初学者更透彻地理解这些知识点。我们还讨论了常见的问题和解决方案。如果您想更进一步了解这些深度学习算法,
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使用傅里叶级数对曲线进行拟合,使用批梯度法计算前面的系数、
为解决传统聚类方法对不同规模类不能正确聚类的问题,探讨了带影响力因子的硬聚类方法。为每个类均赋予一个影响力因子,使样本的隶属关系不只受距离的影响,而且受类的规模的影响。通过对18个数据集的实验,证明该
针对视觉跟踪中的目标形变、部分遮挡和平面外旋转等问题,提出一种基于区域预估与自适应分类的视觉跟踪算法。该方法基于跟踪-修正-检测框架,利用Mean-Shift算法进行跟踪,并使跟踪器与检测器紧密相连,