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PHPExcel常用方法汇总(转载)
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开头是深度学习的基本介绍,了解为什么要用梯度下降算法,以及传统的梯度下降算法的弊端,后面的主要章节是从momentum和adaptive两方面,进行梯度下降优化算法的展开,有详细的推导过程和公式图解,基本涉及了目前绝...
机器学习作业-基于梯度下降算法实现房价预测C++源码(直接运行).zip机器学习作业-基于梯度下降算法实现房价预测C++源码(直接运行).zip机器学习作业-基于梯度下降算法实现房价预测C++源码(直接运行).zip机器学习作业-...
通过图像处理技术在带式输送机运输过程中对煤矸石的分割识别,以完成后续自动...再将图像距离变换,抽象为三维地形图,通过梯度下降算法把与矸石相接触的煤颗粒图像分离开。实验结果表明,该算法能有效地区分出煤与矸石。
目前用于训练神经网络的算法通常是基于梯度下降法进行误差反向传播[2],核心思想是以目标函数的负梯度方向为搜索方向,通过每次迭代使待优化的目标函数逐步减小,最终使误差函数达到极小值。附加动量因子记忆上次...
针对这一缺陷提出了一种改进的脉冲神经元梯度下降学习算法,算法在学习过程中检测目标序列脉冲个数和实际激发脉冲个数,并引入虚拟实际激发脉冲和期望激发脉冲构建误差函数以分别解决激发个数不足和激发个数多余的...
另一种方法是采用梯度下降的方法,计算较为简便。 在介绍梯度下降法的时候,首先忽略神经网络的结构,假设其为具有很多变量的函数,而我们的目的就是求解出这样的函数的最小值。当对自变量做较小的改变的时候
最优化算法python实现篇(4)——无约束多维极值(梯度下降法)摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化 摘要 本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法,通过python进行实现,...
此代码包括牛顿法和梯度下降法的实现过程,最优化以及算法中常见的问题解决方式
机器学习梯度下降算法 采用的方法:梯度下降法 运行环境:Eclipse 语言:Java 初始参数值:theta0=0,theta1=0 学习率:alpha=0.0001 终止条件:前后两次损失函数的差的绝对值小于0.00001 迭代次数:992次 运行结果:...
然而,第一代RNNs网络并没有引起人们着重的注意,这是由于研究人员在利用反向传播和梯度下降算法过程中遭受到了严重的梯度消失问题,阻碍了RNN几十年的发展。最后,于90年代后期出现了重大突破,导致更加准确的新...
基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的自适应光学系统通过直接优化系统的性能评价函数来控制波前校正器以补偿光束中存在的波前畸变。但由于算法收敛速度的影响, 在一定程度上限制了SPGD在自适应光学系统中的应用。在对...
机器学习算法,线性回归于逻辑回归推导过程及代码
这个时候,便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢,首先以他当前的所处的位置为基准,寻找这个位置最陡峭的地方,然后朝着下降方向走一步,然后又继续以当前位置为基准,再找最陡峭的地方,再走直到最后到达...
梯度下降法在学习、⽣活、科研以及⼯程应⽤中,⼈们经常要求解...梯度下降法就是这样的⼀种算法,在⼀步⼀步逼近的过程中,⽬标函数值呈下降趋势,输⼊参数的值也⼀步⼀步逼近最优解,其整个 迭代逼近过程如下图所⽰:
基于梯度下降的RNN,训练过程用到了BPTT算法,通俗易懂
为了提高模糊神经网络(FNN)的收敛速度和泛化能力,提出一种基于混合梯度下降算法(HG)的模糊神经网络(HG-FNN).HG-FNN通过设计FNN参数调整过程的自适应学习率,利用链式法则获取FNN参数学习过程的梯度,在实现FNN参数自...
一、为什么要提出随机梯度下降算法 注意看梯度下降法权值的更新方式(推导过程在上一篇文章中有) 也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集(注意那个求和符号),当数据量小的时候,我们还能够接受这种算法,...
采用变尺度混沌优化方法代替梯度下降法融入BP神经网络,在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点,能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值;此外,进一步提出变尺度混沌优化与...
matlab算法,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。
梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向...