近代优化方法利用C++编写的简约梯度法求最优解的程序

改进的共轭梯度法（双变量优化matlab）.zip

二、梯度、散度和旋度 哈密顿算子 (运算时视为矢量) 作用在标量上：梯度 (gradient) 与矢量点乘：散度 (divergence) 与矢量叉乘：旋度 (curl) 梯度：gradient, 散度: divergence, 旋度：curl *

HOG_Zedboard FPGA上定向梯度嵌入的实时直方图 所用板：Zedboard Vivado版本：2016.04 项目简介：在此项目中，实时实现了“定向梯度直方图”行人检测算法的实现。 我们通过Vivado HLS设计了硬件加速器，以减少HOG提取和分类的计算时间。 此外，我们已经实现了一个在Petalinux上运行的具有Ubuntu映像的嵌入式应用程序，该映像可以从连接到Zedboard的网络摄像头捕获帧，控制和监视加速器，并将检测到的图像呈现到VGA监视器。 存档描述（说明目录结构，文档和源文件）： Hog_HLS：Vivado_HLS项目 Hog_System_Zynq：Vivado项目 硬件：比特流，硬件描述文件和内核配置文件（以防某人想从头开始构建一个新的petalinux项目） ip：加速器和第三方显示控制器IP sd_image：从以下 下载BOOT和r

低秩表示，加速近邻梯度法function [A_hat,E_hat,numIter,ca,e] = proximal_gradient_rpca(D, lambda,... maxIter, tol, lineSearchFlag, ... continuationFlag, eta, mu, outputFileName )

LMS算法是由梯度下降法导出的，是对梯度下降法的近似简化，更符合实际应用。其基本思路图梯度下降法是一致的，不同之处仅在于计算中用梯度向量的估计来代替真实的梯度。

文章目录过拟合、欠拟合及其解决方法过拟合问题（high variance）欠拟合问题（high bias）梯度消失及梯度爆炸循环网络进阶 过拟合、欠拟合及其解决方法 过拟合问题（high variance） 过拟合问题：是指模型太过复杂，对训练数据效果好，而对新样本泛化能力较弱。 （训练误差低 验证误差高） 产生过拟合的可能原因，可能为其中之一或者都有： 模型的复杂度过高。如网络太深，神经网络中；或者线性回归中模型的阶次 过多的变量特征 训练数据过少 如何解决过拟合： 降低模型复杂度 减少特征数目 增加数据 正则化等 欠拟合问题（high bias） 欠拟合：指模型太过简单，不能对训练数据效果

斯坦福大学机器学习公开课第二课监督学习的应用梯度下降法的程序练习

自适应滤波最陡梯度下降法matlab仿真绘制性能曲面和权值搜索路径

无约束优化的超记忆梯度算法.docx