梯度

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计算子梯度优质算法
这个算法用于计算函数的梯度。
梯度下降法 Matlab 程序
实现梯度下降法的 Matlab 程序,需要输入具体参数。
LightGBM:轻量级梯度提升框架
LightGBM 是一款开源、高效的梯度提升算法库。它以其轻量级、高性能而著称,在机器学习领域广泛应用,尤其适合处理大规模数据集。
利用梯度下降法进行回归分析
梯度下降法是一种优化算法,用于寻找系统模型中系数的最佳值。通过迭代过程,算法调整系数,最小化目标函数,通常是平方误差函数。展示了使用梯度下降法对随机生成的数据进行建模的具体实现。此外,我们探索了不同学习率技术对模型拟合效果的影响。
基于FPGA的形态梯度运算HDL实现
利用HDL编码器在FPGA平台上实现了形态梯度运算,用于灰度图像的边缘检测。该设计通过ModelSim和Xilinx ISE进行了仿真与综合验证。算法核心是从膨胀图像中减去腐蚀图像,提取出图像边缘信息,可应用于后续图像处理任务。
从DICOM文件中提取DTI梯度信息
此工具能够从DTI DICOM文件中提取梯度方向和B值信息,并将其存储为表格格式。该表格支持DTI-Studio格式,并提供扫描仪坐标系和患者坐标系两种表达方式。 该工具已通过飞利浦Achieva 3T R2.6平台DICOM文件的测试。
FR共轭梯度法的详细求解过程
FR共轭梯度法是一种优化算法,通过输入目标函数、初始点和所需精度,能够逐步计算出求解过程。每一步迭代的结果均可详细打印,非常适合初学者学习和教材对应。
期权Matlab算法实现随机梯度下降SGD
介绍了在Matlab中使用随机梯度下降(SGD)算法优化期权预算的方法。该方法是基于L. Bottou的SGD和Inria的JSGD的变体,允许用户通过接口选择任意目标函数进行优化(类似于Schmidt的minFunc)。提供的源代码和示例展示了如何使用softmax目标函数进行实现。相比于传统的梯度下降(GD)方法,SGD能够更有效地处理大规模数据集,并减少计算梯度的负担。
HOG(方向梯度直方图)matlab源程序优化
这是一个经过优化的HOG(方向梯度直方图)matlab源程序。
机器学习与梯度下降算法 C++ 实现
运用 C++ 实现梯度下降算法,为机器学习项目提供解决方案。