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numpy linalg模块的具体使用方法
最近在看机器学习的 LogisticRegressor,BayesianLogisticRegressor算法,里面得到一阶导数矩阵g和二阶导数Hessian矩阵H的时候,用到了这个模块进行求解运算,记录一下。 numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块,可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。 import numpy as np # 1. 计算逆矩阵 # 创建矩阵 A = np.mat(0 1 2;1 0 3;4 -3 8) print (A) #[[
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:59392
提供者:
weixin_38562725
梯度下降算法和牛顿算法原理以及使用python用梯度下降和最小二乘算法求回归系数
梯度下降算法 以下内容参考 微信公众号 AI学习与实践平台 SIGAI 导度和梯度的问题 因为我们做的是多元函数的极值求解问题,所以我们直接讨论多元函数。多元函数的梯度定义为: 其中称为梯度算子,它作用于一个多元函数,得到一个向量。下面是计算函数梯度的一个例子 可导函数在某一点处取得极值的必要条件是梯度为0,梯度为0的点称为函数的驻点,这是疑似极值点。需要注意的是,梯度为0只是函数取极值的必要条件而不是充分条件,即梯度为0的点可能不是极值点。 至于是极大值还是极小值,要看二阶导数/Hess
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:348160
提供者:
weixin_38674616
使用Python实现牛顿法求极值
对于一个多元函数 用牛顿法求其极小值的迭代格式为 其中 为函数 的梯度向量, 为函数 的Hesse(Hessian)矩阵。 上述牛顿法不是全局收敛的。为此可以引入阻尼牛顿法(又称带步长的牛顿法)。 我们知道,求极值的一般迭代格式为 其中 为搜索步长, 为搜索方向(注意所有的迭代格式都是先计算搜索方向,再计算搜索步长,如同瞎子下山一样,先找到哪个方向可行下降,再决定下几步)。 取下降方向 即得阻尼牛顿法,只不过搜索步长 不确定,需要用线性搜索技术确定一个较优的值,比如精确线性搜
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:117760
提供者:
weixin_38623442
基于改进SURF算法的移动目标实时图像配准方法研究
针对目标在移动过程中实时视觉图像特征点提取与配准的不稳定性,提出一种多算法融合的改进配准方法。首先,采用双边滤波、Canny边缘检测及形态学处理方法得到具有较强顽健性特征的边缘周边检测区域并基于离散Gaussian-Hermite矩对SURF算法中的Hessian矩阵进行修正,重新定义特征描述向量,同时采用肯德尔系数对配准的特征点进行约束。其次,通过融合光谱辐射颜色不变量模型及I_SURF算法对实时视觉彩色图像进行配准。最后,将改进算法与目标自适应更新算法相结合,实现了移动目标在室内环境中的实时
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-14
文件大小:6291456
提供者:
weixin_38617196
双率系统辅助模型框架下的随机牛顿递推辨识
针对双率系统, 采用基于辅助模型的改进随机牛顿递推算法辨识输出误差模型. 若当前参数估计对应的估计系统不稳定, 则出现中间不可测时刻输出估计发散, 辨识过程停止. 增加非线性模型与常规辅助模型一起为下步递推提供信息估计, 确保递推进行. 为避免出现输入不充分或者广泛时Hessian 阵奇异或者接近奇异的情况,在Hessian 阵的递推中增加对称正定矩阵. 最后给出了所提出辨识算法的一致收敛性证明.
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-14
文件大小:217088
提供者:
weixin_38673921
一种新的几何强制变分模型
本文提出了一种新的变分锐化方法,可以从低分辨率的MS图像和高分辨率的全色(PAN)图像中获得高分辨率的多光谱(MS)图像。 除了使用数据生成保真度项和基于小波的光谱信息保留项外,我们还将PAN图像的Hessian结构信息与所需的泛锐化MS图像相关联,以在融合过程中实现几何对应。 更具体地说,我们引入了一个称为“矢量Hessian特征一致性”的新的几何强制术语,并将其与数据生成保真度术语和基于小波的光谱信息保留术语相结合,以形成用于泛锐化的统一变分模型。 然后,使用快速迭代收缩阈值算法(FISTA
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-30
文件大小:655360
提供者:
weixin_38616435
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