大数据-算法-非线性共轭梯度算.pdf

大数据-算法-非单调共轭梯度算法的收敛性.pdf

两篇论文合并《An efficient orientation filter for inertial and inertial/magnetic sensor arrays》《Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient descent algorithm》

对经典的分水岭算法进行改进，代码简单，一语看懂，实验效果，效率比好。

计算Robert梯度方法为：只要分别以w1和w2为模板，对原图像进⾏滤波就可得到G1和G2； |G1|+|G2|的值即为Robert梯度； 程序同时给出了基于Robert交叉梯度化滤波实例，如有任何疑问，可私信博主

该Matlab程序计算了⼀幅图像的竖直和⽔平梯度，它们的和可以作为完整的Sobel梯度，并基于Sobel梯度的对图像进行了锐化。 如有疑问，可私信博主。

显着性方法 介绍 该存储库包含以下显着性技术的代码： XRAI *（，） SmoothGrad *（） 香草渐变（ ，） 引导反向传播（） 综合渐变（） 咬合 Grad-CAM（） 模糊IG *由PAIR开发。 此列表绝不是全面的。 我们正在接受请求添加新方法的请求！ 下载 pip install saliency 或开发版本： git clone https://github.com/pair-code/saliency cd saliency 用法 每个显着性掩码类都从SaliencyMask基类扩展。 此类包含以下方法： __init__(graph, sessio

针对机器学习中损失函数优化问题，引入梯度下降法及其变体算法，用迭代的方 式求解其近似最优解，采用梯度下降法最小化损失函数，在MATLAB等程序实现的基 础上进行研究。对线性回归模型、逻辑斯谛回归模型学习的梯度下降法及其变体算法 进行算例分析，通过比较算法的收敛速度与复杂度，得到了对不同的模型的应用实例， 需根据不同种类的数据集采用相对较好的优化算法。本文对梯度下降法在机器学习中 的应用进行研究，主要内容如下: 第一章:介绍了相关的机器学习算法的研究背景及研究进展，并且给出了本文的 主要结果。 第二章:主要介绍了本文研究使用到的理论基础知识。本章首先引入了最优化理 论、经典的优化算法梯度下降法及牛顿法，然后针对线性模型，做出原理解释和理论 阐述。最后讲述了逻辑斯谛回归模型的学习算法，包括推广的多项逻辑斯谛回归，为 下文的研究奠定了理论基础 第三章:本章首先利用最优化理论中经典的优化算法及线性模型，线性回归采用 均方误差形式的损失函数，采用最大化对数似然函数训练逻辑斯谛回归的损失函数。 通过对线性回归、逻辑斯谛回归模型学习的梯度下降算法进行算例分析，比较批量梯 度下降法与随机梯度下降法的收

人工神经网络 BP神经网络算法 梯度下降算法 感知器训练法则，权值，阈值

Andrew线性回归算法的原始数据集 ，有相应的ipynb训练代码