这套算法全集再不收藏就亏了!|牛顿|插值|拟合|matlab_网易订阅

优点:最速下降法只需要求函数的梯度,并不需要求函数的Hessen矩阵,而且最速梯度法对于初始值的选取并不敏感,全局收敛。缺点:迭代速度较慢。代码:function[x,val,k]=zuisuxiajiang(x0)%使用最速下降法求解最小值%x是迭代后的最小值点,val是最小值,k是迭代次数%x0是初始值,最速下降法对于初始...

国赛经典算法|详解优化算法之梯度下降法Matlab实现

梯度下降法函数function[kender]=steepest(f,x,e),需要三个参数f、x和e,其中f为目标函数,x为初始点,e为终止误差。输出也为两个参数,k表示迭代的次数,ender表示找到的最低点。steep.mfunction[kender]=steepest(f,x,e)%梯度下降法,f为目标函数(两变量x1和x2),x为初始点,如[3;4]symsx1x...

基于Matlab 图像处理的光学干涉实验测量研究

在进行梯度与曲率计算时,首先需对插值结果离散化,即将表面三维图转换为格点组成的矩阵,提取所需矩阵元素,进一步执行梯度与曲率计算。使用ginput函数选择梯度与曲率的计算点后,取选定点周围11×11的插值结果生成矩阵计算梯度与曲率,同时参考矩阵中心5×5的计算值,输出并显示最终的梯度与曲率结果,如图4和图...

从原理到代码,通俗易懂理解梯度下降算法!

梯度下降法又被称为最速下降法(Steepestdescendmethod),其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为:梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致,而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。梯度下降算法事实上是求多维函数的在某一点收敛的极小值,可以用这个算法迭代出在哪个点收敛,也是求最小二乘问题...

基于CS-AGA-BP神经网络的房价预测分析

将hiddennum从5~14共10个值分别代入MATLAB程序中独立运行,最后选取RMSE最小时的10作为隐含层节点数。2.3训练函数的选取本文运用MATLAB中newff函数构建前馈型神经网络,newff函数中的训练方法有基本梯度下降法(traingd)、带有动量项的梯度下降法(traingdm)和带有动量项的自适应学习算法(traingdx)等。本研究...

Francis Bach新书稿:第一性原理学习理论 | 附PDF下载

梯度下降:对于条件良好的凸问题,一阶优化算法收敛速度呈指数级增长(www.e993.com)2024年11月21日。随机梯度下降(SGD):大规模机器学习的一阶算法,收敛为1/t或1/√t、其中t是迭代次数。通过SGD的泛化边界:只需对数据进行一次传递,就会避免出现过拟合的风险,并获得未见过数据的泛化边界。

自动驾驶感知数据闭环简析

将driver部署在自动驾驶平台的软件端,就可以控制外接CMOS模组的工作状态了。通过调用相机厂商提供的API(applicationprogramminginterface,应用程序接口),感知模块可以访问这些原始图像数据,这样,Camera数据就传入了感知模块中。整个过程可以用下图简单表示。图9.Camera输出图像的流程...

袁亚湘:与数学“谈一场热恋”—新闻—科学网

袁亚湘和他的学生戴虹合作提出了一个新的非线性共轭梯度方法。在理论上,该方法在标准沃尔夫搜索下,即可保证在每一步产生下降迭代方向,且在较弱假定下就可保证全局收敛性;而在计算上,该方法还有良好的自调节性质。这一方法已被国际同行称为“戴袁方法”。

基于BP网络的结冰传感器非线性校正方法

其中Levenberg-Marquardt法简称L-M算法,是一种将最陡下降法和牛顿法相结合的算法。它的本质是二阶梯度法,故具有很快的收敛速度。基于此,文中采用L-M算法来训练BP网络。它不需要计算Hessian矩阵,而是利用式(3)进行估算:式中,J为Jacobian矩阵,包括网络误差项相对于权重和阈值的一阶微分,e为网络的误差项。Jacobia...