多尺度形态梯度算法及其在图像分割中的应用

使用神经网络进行样本训练，要实现随机梯度下降算法。这里我根据麦子学院彭亮老师的讲解，总结如下，（神经网络的结构在另一篇博客中已经定义）： def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None): if test_data: n_test = len(test_data)#有多少个测试集 n = len(training_data) for j in xrange(epochs): random.shuffle(training_data) mini

这篇文章将按照时间线详细讲解各类深度学习优化器，包括常用与不常用的（动量、NAG、adam、Adagrad、adadelta、RMSprop、adaMax、Nadam、AMSGrad）本文档将对每个优化器进行更加清晰的讲解，包括数学表达式推导和现实含义，所以可以更容易理解每一个优化器，对于深度学习小白来说也可以很容易看懂

计算无约束的二元函数的最值,算法思想就是通过不断找出沿着当前值的梯度方向最大化f的a值，就是梯度的矢量的a倍,找出新的x值,直到梯度的模小于给定的阀值为止

欧拉公式求长期率的matlab代码ANCF_beam 用梯度不足的ANCF梁单元建模的柔性梁的Matlab仿真。 1.通过修改文件ancf_params.m设置问题参数 这些包括： 总长（L） 半径（r） ANCF电缆元件的数量（ne） 以及材料特性： 弹性模量（pE） 材料密度（p.rho） 和末端约束（0：自由，1：球形接头，2：焊接接头） 左侧（p.leftCnstr） rightSide（p.rightCnstr） 默认参数值对应于长度为3且半径为0.02的电缆，该电缆两端都夹紧，并使用5个ANCF电缆元素进行建模。 弹性模量为2e7，密度为7200。 2.调用ancf_beam函数 指定 持续时间（TEND） 步长（H） 整合方法（METHOD） ancf_beam Simulate a flexible noodle modeled with ANCF beam elements [data,params] = ancf_beam(TEND, H, METHOD) simulates a noodle over the time interval [0,TEND] usin

基于梯度法编写的RBF神经网络程序.，分享给大家

Policy Gradient algorithms (REINFORCE, NPG, TRPO, PPO)

Carnegie Mellon 大学Jonathan Richard Shewchuk 写的关于共轭梯度法很的材料,讲解深入浅出,结合图形说明

DRL-2018 该存储库的功能是2018年夏季深度强化学习研究项目的工作（由Keith Ross教授建议，由纽约大学上海分校院长本科研究基金资助）。 在此项目中，我们尝试将“策略梯度”方法（香草策略梯度（aka REINFORCE），Actor-Critic和PPO）与“进化策略”相结合，以设计出一种提高样本效率的混合算法。 在MuJoCo基准上评估了所提出算法的性能。 参考： 加强：罗纳德·J·威廉姆斯。 用于连接符增强学习的简单统计梯度跟踪算法。 机器学习，8（3-4）：229–256，1992年。 影评人：理查德·萨顿（Richard S Sutton），大卫·麦卡莱斯特（David A McAllester），萨特德·辛格（Satinder P Singh）和伊谢·曼苏（Yishay Mansour）。 通过函数逼近进行强化学习的策略梯度方法。 在《神经信息处理系统的进步

通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程 梯度下降法原理 梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数 Δ=df(Ɵ)÷d(Ɵ) 上式中，Ɵ是自变量，f(Ɵ)是关于Ɵ的函数，Ɵ表示梯度 简单来说Δ就是函数相对于自变量Ɵ的求导 梯度下降算法公式： Ɵ=Ɵ0-Ƞ*Δf(Ɵ0） 其中Ƞ是学习因子，由我们自己定义，Ɵ即为数据更新后下一个Ɵ0 f(Ɵ)=f(Ɵ0)+(Ɵ-Ɵ0)*Δf(Ɵ0） 通过该公示不断地进行数据迭代，就可以得到最终的数据 梯度下降法求解二元一次线性回归方程 import pandas as pd import