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深入理解梯度下降法:从原理到实践
梯度下降法(Gradient Descent)是机器学习和深度学习中最基本、最重要的优化算法之一。它被用于训练神经网络、拟合模型参数和解决各种问题。本博客将深入探讨梯度下降法的原理、不同变种、超参数调优和实际应用,帮助您全面理解这一关键概念。 目录 介绍 什么是梯度下降法? 为什么需要梯度下降法? 梯度下降法的原理 目标函数与损失函数 梯度的定义 梯度下降的基本思想 梯度下降的变种 批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent) 超参数调优 学习率的选择 收敛条件 动量与学习率衰减 梯度下降的实际应用 线性回归 逻辑回归 神经网络训练 梯度下降的优化技巧 自适应学习率 Adam优化器 梯度下降的局限性 局部最小值问题 鞍点问题 总结与展望 梯度下降的优点 未来发展方向
2024-01-19 14:28:16
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神经网络
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matlab神经网络算法学习
matlab算法 智能算法30个案例 《MATLAB 神经网络30个案例分析》程序和数据 《10分钟学习Matlab GUI系列》视频教程 simulink MATLAB智能控制 MATLAB优化算法案例分析与应用《进阶篇》 MATLAB图像处理 MATLAB及其在理工课程中的应用指南数学篇课件 matlab超级学习素材 遗传算法理论及其应用研究进展 .pdf 0.8MB 遗传算法及其MATLAB程序.doc 1.3MB 遗传算法机理的研究.pdf 0.4MB 小波分析在心电信号去噪中的应用(内附Matlab去噪源代码).ppt 0.2MB 现代综合评价方法与案例精选.ppt 3.8MB
2024-01-18 10:55:46
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matlab
神经网络
1
基于BP神经网络的挖掘机液压系统故障诊断
BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统结构复杂,容易发生故障,一旦故障将会直接影响挖掘机的使用,因此对挖掘机液压系统的可靠性和可维护性具有很高的要求。针对上述问题,提出了基于BP神经网络的液压系统故障诊断方法。
2024-01-16 21:14:18
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BP神经网络
液压系统
故障诊断
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基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码
基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码
2024-01-16 20:50:27
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神经网络
matlab
1
基于采样控制的时滞神经网络的指数同步
基于采样控制研究了时滞神经网络的指数同步问题。首先,建立了驱动-响应时滞神经网络的数学模型并设计了采样控制器。其次,在输入延迟法的框架下,通过构造时间依赖的李雅普诺夫泛函,并结合自由权矩阵方法,建立了保证驱动-响应系统取得指数同步的线性矩阵不等式形式(LMIs)的判据。最后,通过两个数值仿真算例验证了结果的可行性。
2024-01-16 11:18:50
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时滞神经网络
采样控制
输入延迟法
李雅普诺夫泛函
1
脉冲耦合神经网络
脉冲神经网络在现在图像处理方面越来越受欢迎,所以有关它的代码就变得很重要。
2024-01-13 12:17:23
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神经网络
1
人工智能初步学习总结
总结ppt,里面有两种机器学习或深度学习入门需掌握的算法(包括),有比较详细的个人学习理解(看吴恩达视频学习的)和算法描述。还有几篇关于显著性的论文的部分内容,及其评价措施。
2024-01-12 17:44:26
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深度学习
神经网络
支持向量机
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基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据(课程设计).zip
基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据(课程设计).zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据(课程设计).zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据(课程设计).zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据(课程设计).zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据(课程设计).zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目,可作
2024-01-12 15:26:14
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课程设计
源码
python
基于粒子群算法优化RBF神经网络的异型连续箱梁桥损伤识别方法
基于粒子群算法优化RBF神经网络的异型连续箱梁桥损伤识别方法,谭国金,刘寒冰,针对异型连续箱梁桥的特点,提出了一种适用于该类桥梁结构的损伤识别方法。以位移振型比值和应变模态相对变化量来构造损伤指标,
2024-01-11 18:26:26
398KB
首发论文
1
通信信号调制的自动识别
自动调制识别是一个迅速发展的信号分析领域,已经成为了目前国际上最新的最热的一个研究热点,这本书的中译本覆盖了调制识别的所有完整内容,并且补充了作者最新的研究成果。
2024-01-11 18:05:05
2.99MB
信号调制
调制识别
神经网络
1
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