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  1. 梯度下降算法动态演示matlab文件

  2. 这是一个可以手工设置步长的matlab对梯度下降算法的演示，可以看到每次迭代到的点，非常直观的观看梯度下降算法的工作原理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-26
    • 文件大小：1021byte
    • 提供者：silence1214

  1. 梯度下降算法线性回归数据

  2. 梯度下降算法线性回归数据

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：qq_39031359

  1. 梯度下降算法分析的总结ppt

  2. 常见梯度下降算法latex版本的ppt，主要描述了梯度下降变体BGD，SGD，MBGD，梯度优化算法Momentum、Nesterov accelerated gradient、AdaGrad、RMSProp、Adadelta、Adam，以及如何去选择和使用他们

  3. 所属分类：深度学习

  1. 梯度下降算法综述.docx

  2. 本文概括总结了梯度下降算法的内容，给出了详细的收敛性证明，复杂度分析以及随机梯度下降法，动量梯度下降法等经典的梯度下降算法，个人原创作品

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-25
    • 文件大小：57kb
    • 提供者：cyanPhoenix

  1. 梯度下降算法原理视频教程.wmv

  2. 梯度下降算法原理视频教程，希望能够学习者提供帮助，实现对梯度下降算法基础知识的掌握与理解，为后续学习做好铺垫，实现梯度下降算法的灵活运用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：zsb8888

  1. 基于梯度下降算法的煤矸石分割识别方法

  2. 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,以完成后续自动分拣是一项非常重要的工作。针对煤和矸石的光泽、灰度等差异,先通过灰度直方图确定阈值,将图像前背景相分离;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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：847kb
    • 提供者：weixin_38611230

  1. 《机器学习从入门到入职》深度学习不同梯度下降算法比较代码keras

  2. 深度学习中，不同梯度下降算法的比较。代码框架用keras。算法包括'sgd', 'rmsprop', 'adagrad', 'adadelta', 'adam', 'nadam‘，《机器学习从入门到入职》

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-29
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq_38649386

  1. python梯度下降算法的实现

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：44kb
    • 提供者：weixin_38722193

  1. python应用Axes3D绘图（批量梯度下降算法）

  2. 主要为大家详细介绍了python应用Axes3D绘图，批量梯度下降算法，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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：weixin_38560107

  1. python使用梯度下降算法实现一个多线性回归

  2. 主要为大家详细介绍了python使用梯度下降算法实现一个多线性回归，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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：95kb
    • 提供者：weixin_38653878

  1. python实现梯度下降算法的实例详解

  2. 在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于python实现梯度下降算法的实例详解内容，需要的朋友们可以参考下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：226kb
    • 提供者：weixin_38746515

  1. python实现梯度下降算法

  2. 主要为大家详细介绍了python实现梯度下降算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：252kb
    • 提供者：weixin_38625351

  1. python应用Axes3D绘图（批量梯度下降算法）

  2. 本文实例为大家分享了python批量梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 问题： 将拥有两个自变量的二阶函数绘制到空间坐标系中，并通过批量梯度下降算法找到并绘制其极值点 大体思路： 首先，根据题意确定目标函数：f(w1,w2) = w1^2 + w2^2 + 2 w1 w2 + 500 然后，针对w1,w2分别求偏导，编写主方法求极值点 而后，创建三维坐标系绘制函数图像以及其极值点即可 具体代码实现以及成像结果如下： import numpy as np import matplo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：54kb
    • 提供者：weixin_38635449

  1. python使用梯度下降算法实现一个多线性回归

  2. python使用梯度下降算法实现一个多线性回归，供大家参考，具体内容如下 图示： import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt import numpy as np # Read data from csv pga = pd.read_csv("D:\python3\data\Test.csv") # Normalize the data 归一化值 (x - mean) / (std) pga.AT = (pga.AT - pga.A

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：95kb
    • 提供者：weixin_38728555

  1. python梯度下降算法的实现

  2. 本文实例为大家分享了python实现梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 简介 本文使用python实现了梯度下降算法，支持y = Wx+b的线性回归 目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算法(bs=1) 也支持输入特征向量的x维度小于3的图像可视化 代码要求python版本>3.4 代码 ''' 梯度下降算法 Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Descent SGD ''' __author__ = 'epleo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：43kb
    • 提供者：weixin_38734276

  1. 随机平行梯度下降算法的稀疏Kong径系统自适应活塞校正

  2. 相控的稀疏光圈系统提供了一种经济的解决方案，可以以更少的体积和重量获得高分辨率的图像。 这种系统的关键点是活塞的自适应校正，即旨在将光程差稳定在波长的一小部分内的闭环控制。 在本文中，我们通过优化图像质量提出了一种使用随机并行梯度下降算法的自动定相方法。 可以通过反复命令活塞执行器来定相合成系统，而无需任何其他光学元件。 首先执行仿真以测试有效性。 然后给出了基于双目望远镜试验台的实验结果，表明我们提出的活塞校正闭环控制不仅适用于激光和白光点光源，而且适用于扩展对象。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于随机梯度下降算法的异构信息网络的张量CP分解方法

  2. 基于随机梯度下降算法的异构信息网络的张量CP分解方法

  3. 所属分类：其它

  1. 一种Yarn框架下的异步双随机梯度下降算法

  2. 一种Yarn框架下的异步双随机梯度下降算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：989kb
    • 提供者：weixin_38537684

  1. RGD-demo：减少梯度下降算法演示-源码

  2. RGD演示 降梯度下降算法演示 应用 论文：SimpleMKKM：简单多核K均值 网址： ：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：496kb
    • 提供者：weixin_42097668

  1. 梯度下降比较：比较批量，随机和微型批量梯度下降算法-源码

  2. 比较不同的梯度下降算法 为批处理，随机和微型批处理梯度下降算法编写代码。 针对人为生成的数据对这些算法进行了测试，然后比较了它们的相对性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：302kb
    • 提供者：weixin_42160424
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