使用随机梯度下降法解决无约束优化问题。

求解二次规划问题的快速收敛梯度神经网络模型设计及仿真.pdf

该文档说明了一阶微分图像锐化的原理。通过阅读冈萨雷斯的数字图像处理第三版中的相关章节，总结了一阶微分图像锐化的原理。

计算遥感图像的平均梯度，光谱扭曲程度，信息熵，对图像质量进行评价

梯度幅值图像矩阵代码接缝雕刻 Matlab计算摄影 使用了9个matlab文件 seam_carving_starter.m 选择区域 雕刻 能量函数 computePaths.m backtrackMinPath.m-plotseams.m removeseams.m addseams.m 要运行代码，您需要打开并运行seam_carving_starter.m文件。 分配中使用的图像已经在代码（rocks.jpg）中。 要更改另一个图像（在images文件夹中有更多图像可用），请更改seam_carving_starter.m的第4行的代码。 该程序将要求用户通过控制台选择图片的新宽度，然后选择新高度。 如果用户选择较小的值，接缝将被删除。 用户还可以选择更大的值，然后添加接缝。 该程序还将提示用户确定他/她是要删除特定区域还是要保护其免受雕刻（仅当尺寸值小于原始尺寸时）。 如果用户对任何一个问题回答“是”，则将显示图像，并且用户将不得不选择所讨论的区域。 出现提示，要求用户等待计算。 默认情况下使用的能量函数是梯度量级（“大小”作为雕刻函数的参数）。 使用熵函数可以将该选项更改为

为了解决传统短期用电负荷预测系统存在响应时间慢、预测精度差的问题，设计了一种基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统。该系统框架采用C/S架构模式搭建，根据预测需求选择系统的组成硬件，并以梯度提升树为核心，建立预测模型，完成系统软件及短期用电负荷预测系统的设计。实验结果表明，与基于神经网络、数据挖掘、支持向量机的三种传统用电负荷预测系统相比，本系统运行下，响应时间缩短，预测精度提高，为电力企业电量生产和供应提供了可靠的依据。

central_diff 函数使用二阶精确差分公式为均匀或不均匀间隔的坐标数据计算数值梯度。 它以与 MATLAB 函数梯度类似的方式运行，不同之处在于它只允许一个自变量 x，并正确处理 x 坐标数据的不均匀间隔值。 相对于 MATLAB 梯度函数，在末端的精度有所提高，该函数在末端仅使用一阶前向或后向差分，而是在左端使用二阶前向差分，在右端使用二阶后向差分。

sympy有个vector 模块，里面提供了求解标量场、向量场的梯度、散度、旋度等计算,官方参考连接： http://docs.sympy.org/latest/modules/vector/index.html sympy中计算梯度、散度和旋度主要有两种方式： 一个是使用∇∇算子，sympy提供了类Del()，该类的方法有：cross、dot和gradient，cross就是叉乘，计算旋度的，dot是点乘，用于计算散度，gradient自然就是计算梯度的。 另一种方法就是直接调用相关的API：curl、divergence和gradient，这些函数都在模块sympy.vector 下面

人工智能与机器学习-梯度下降法 一、梯度下降法概述 梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、梯度下降法直观理解 以人下山为例，要到达最低点，需要以下步骤： 第一步，明确自己现在所处的位置 第二步，找到相对于该位置而言下降最快的方向 第三步，沿着第二步找到的方向走一小步，然后到底一个新的位置，这时候的位置就比原来更低 第四步，又明确当前所处位置，即回到第一步 第五步，到底最低点后就停下 基于以上步骤，就能够找到最低点，以下图为例 三、多

这是用python写的梯度下降算法，写的是n维矩阵。