梯度下降法的可视化解释，在原理解读之外增加了可视化

武大遥感所的研究成果之一，对遥感图像清晰度进行评价的方法

为了将图像中内容特征相近的像素尽可能分割到同一区块，提高图像分割的针对性和自适应性，提出了一种基于有序数据聚类的图像自适应分条算法。该算法首先计算图像中所有像素点的梯度值，相加每列像素梯度值得到列累积能量；然后对能量数据进行加权平滑生成连续曲线，用该平滑曲线的凹凸性自适应确定图像分条总数；最后构造图像列累积能量数据的条件距离矩阵，由已确定的分条数采用系统聚类的方法实现图像分条。分条实验结果对比表明，提出的算法能根据不同图像内容自适应地进行图像条分割，且将分条结果应用于图像内容感知缩放研究中可获得满意的缩放效果，因此该算法能较好地对图像内容进行分类和识别。

BP神经网络的仿真，能够拟合各种函数，支持梯度下降法和LM两种训练算法。所有代码自己编写，没有使用matlab自带的函数，是学习的最佳范本。

联合包装 （代码差异包）是在计算机程序中进行梯度评估的工具。 它支持以下功能： 算法微分（AD）的前向模式 算法微分（AD）的反向模式 不同的磁带实现 AdjointMPI接口 外部功能 高阶导数 CoDiPack的设计原理是易于使用。 但是，它也使经验丰富的AD开发人员可以完全访问所有数据结构。 TU Kaiserslautern的开发了CoDiPack，并将在将来增强和扩展CoDiPack。 可以通过获得新闻通讯，如果您想与我们联系，请写邮件至 。 用法 CoDiPack是仅标头的库。 用户唯一需要包含的文件是codi.hpp 。 唯一的其他要求是兼容c ++ 11的编译器，其中通常需要在编译器参数中指定“ --std = c ++ 11”。 CoDiPack已通过gcc和intel编译器进行了测试。 文件codi.hpp定义了数据类型RealForward ， RealRev

1. 梯度下降算法： 2. 特征和多项式回归（Features and Polynomial Regression）：有的时候某些有关系的特征可以联系起来用一个

对于求解无约束优化问题，利用重新开始的三项共轭梯度法与信赖域方法结合，并引入非单调技术，当迭代不成功时，改进后的算法保留一些有用信息，提高了算法的有效性。在适当的条件下，给出了新算法的全局收敛性，数值试验结果表明新算法是有效的。

使用线性回归实现波士顿房价预测，使用以下三种方法对比预测效果： 1、使用正规方程的优化方法对波士顿房价进行预测； 2、使用梯度下降的优化方法对波士顿房价进行预测； 3、使用岭回归对波士顿房价进行预测；

目的： 在训练神经网络的时候，有时候需要自己写操作，比如faster_rcnn中的roi_pooling，我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像，前向传播可以检查流程和计算的正确性，而反向传播则可以大概检查流程的正确性。 实验 可视化rroi_align的梯度 1.pytorch 0.4.1及之前，需要声明需要参数，这里将图片数据声明为variable im_data = Variable(im_data, requires_grad=True) 2.进行前向传播，最后的loss映射为一个一维的张量 pooled_feat = roipool(im_data, rois.view(

本文考虑采用平滑L0正则化（BGSL0）的批梯度方法进行训练和修剪前馈神经网络。 我们展示了为什么BGSL0可以产生稀疏的权重，这对于修剪网络。 我们证明了在温和条件下BGSL0的弱收敛和强收敛。 还获得了误差函数在训练过程中递减的单调性。 两个例子是用来证实理论分析并显示BGSL0的稀疏性比三个典型Lp正则化更好方法。