HOG描述符 在matlab中实现HOG（梯度直方图）特征提取。 此源代码最初来自[1] 我进行了一些更改，以便您可以直接运行hogtest.m进行测试。 HOG描述符的详细说明也可以在以下参考文献中找到。 [2] ; [3] 。

基于广义惠更斯-菲涅耳衍射积分法，对梯度折射率介质中的厄米余弦高斯光束传输特性进行了研究，得出了在梯度折射率介质中厄米余弦高斯光束的光场表达式，并利用此表达式作数值模拟，研究了梯度折射率介质对厄米余弦高斯光束传输特性的影响。结果表明：光强在轴上分布呈现空间周期性变化，最大光强位置与梯度折射率系数β 有关；随着调制参数α 的增大，轴上最大光强逐渐减小而且出现了空心分布。在同一传输面上横向光强随梯度折射率系数β 增加，先增大后快速减小；并且发现调制参数α 变大，光强不变，但是束腰宽变窄。

计算方向梯度直方图，使用matlab实现，基于经典论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection

2、梯度函数——gradient [Fx,Fy]=gradient(F)%返回矩阵F的数值梯度，Fx相当于dF/dx，为x方向的差分值。Fy相当于dF/dy，为y方向的差分值。 [Fx,Fy]=gradient(F,H)%当H为数量时，使用H为各方向的点间隔。 [Fx,Fy]=gradient(F,Hx,Hy)%当F为二维时，使用Hx和Hy指定点间距。Hx和Hy可以为数量和向量，如果Hx和Hy为向量，则它们的长度必须和F的长度匹配。 [Fx,Fy,Fz]=gradient(F)%返回三维的梯度。 ……

仿真三个信号源随机混合，采用自然梯度算法解混，最后给出了算法的串音误差

用matlab画图像概率密度梯度图，基于直方图的方法，给大家做个参考吧，^-^

SGD随机梯度下降Matlab代码

Grad-CAM：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）

这是一篇NIPS 2017年的论文作者演讲的ppt，TernGrad是一种梯度量化方法，将浮点梯度随机量化到{-1,0,+1}，在保证识别率的情况下，大大降低梯度通信量.这篇文章降低了通讯量，可以应用在很多应用上。作者的视频讲解链接：https://www.youtube.com/watch?v=WWWQXTb_69c&feature=youtu.be&t=20s

梯度下降算法处理曲线拟合问题，线性 ，单极点，多极点数据均有良好的表现