梯度优化
当前话题为您枚举了最新的梯度优化。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
MATLAB GPU数组梯度计算优化
这项改进稍微修改了MATLAB用于GPU数组的梯度计算函数,显著提高了处理大型数组(例如1024*256数组)的速度,速度提升达到2-5倍。
Matlab
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2024-09-26
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。
Matlab
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2024-08-27
共轭梯度优化方法在 MATLAB 中的实现
MATLAB 中的共轭梯度优化方法是一种用于解决非线性最优化问题的有效算法。它通过迭代地构造共轭方向,逐步逼近最优点。这种方法对于大规模稀疏优化问题尤其有用。
Matlab
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2024-05-31
共轭梯度优化器的应用及其开发工具
该优化器专为无约束优化n个变量的函数而设计。函数返回向量x=[x1,...xn],使给定函数的目标函数值最小化。输入包括函数fcn、初始值x0、梯度逼近方法(1=中心差分,2=前向差分)、黄金分割搜索、收敛容差epsilon和最大迭代次数nmax。需注意,黄金分割搜索对n十分敏感。
Matlab
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2024-07-19
Adam随机梯度下降优化算法在Matlab中的实现
fmin_adam是来自Kingma和Ba的Adam优化算法,它使用自适应学习率的梯度下降,并对每个参数单独应用Momentum。Adam设计用于解决随机梯度下降问题,适合在使用小批量数据估计每次迭代的梯度时,或在随机dropout正则化的情况下使用。有关用法,请参考以下格式:
[x, fval, exitflag, output] = fmin_adam(fun, x0, stepSize, beta1, beta2, epsilon, nEpochSize, options]
有关详细参考,请查看功能帮助。GitHub存储库中包含多个示例: [https://github.com/Dyla
Matlab
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2024-11-04
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。
Matlab
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2024-04-30
计算子梯度优质算法
这个算法用于计算函数的梯度。
Matlab
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2024-07-27
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。
算法与数据结构
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2024-04-30
Matlab实现共轭梯度法优化非线性最小二乘问题
在Matlab中,共轭梯度法是一种常用的优化算法,用于求解非线性最小二乘问题。该算法通过迭代求解目标函数,使得其梯度逐渐减小,最终达到最小值。下面是一个使用Matlab实现共轭梯度法的示例代码。
示例代码:
function [result, x_result, num] = conjungate_gradient(f, x0, epsilon)
syms lambdas;
n = length(x);
nf = cell(1, n);
for i = 1 : n
nf{i} = diff(f, x{i});
end
nfv =
算法与数据结构
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2024-10-25
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。
Matlab
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2024-05-31