共方方法matlab代码实现SPI 一组用于单像素成像 (SPI) 的不同重建算法。 如果您有任何问题，请随时联系卞立恒 如果此代码为您的研究提供帮助，请引用我们的出版物： 卞立恒、索金利、戴琼海和陈峰，“单像素成像算法的实验比较”，美国光学学会会刊 A，2017 年，第 2 卷。 35，没有。 1，第 78-87 页。 具有不同重建方法的单像素成像 (SPI) 代码演示，包括 [1] 差分重影成像 (DGI) [2] 梯度下降（GD） [3] 共轭梯度下降（CGD） [4]泊松最大似然（Poisson） [5] 交替投影（AP） [6] 稀疏表示压缩感知（Sparse） [7] 全变分压缩感知（TV） 公开发布 v3.0（2017 年 10 月 24 日） 内容 注意：在运行代码演示之前，请将 Matlab 当前文件夹更改为“../Code_SPI_pkg_3.0”。 ***************** 主功能 ********************* *) Demo.m ：此演示使用不同的重建方法进行单像素成像的模拟。 ******************** 重建函数 ****

Logistic回归与梯度上升算法，利用该代码可以练习Logistic回归与梯度上升算法。

材料对向量算子(梯度、散度、旋度)与拉普拉斯算符的公式与定义整理

Rosenbrock函数Matlab代码局部最小化器的梯度最速下降法 该项目演示了如何找到该算法在任何维度（1、5、10、100、200、300）的函数的局部极小值。 代码实现 代码在 Matlab R2018b 中实现。 描述 此代码演示了 [-2,2] 区间的 5 维 Rosenbrock 函数的局部最小化。 此外，代码可用于任何维度的任何功能。 必须考虑的一点是分配初始值。 不同的初始值可能给出不同的局部极小值。 在这个问题中，我们希望找到一个多维函数的局部极小值。 这个项目中有四个脚本。 'gradient.m' 文件是取函数的梯度。 'func.m' 文件用于函数。 您可以更改函数并尝试找到任何函数的局部最小值。 'secantmethod.m' 是对 alpha 的一维搜索。 'mainscript.m' 结合其他文件和运行代码。 下面给出初始点。 x = [-1 1 -0.5 -0.7 -2] 执行 要运行此示例，只需在 Matlab 的命令行中编写 run mainscript.m 输出将如下所示 Minimum point of the function : x

通过定义sobel算子，对图像的各像素通过选定区域的卷积，得到相应像素点的X方向和Y方向的梯度，再利用梯度得到相应的计算内容，可以计算图像像素点的法线方向。

该软件包包括由 Newell 和 Lee (1989) 描述的蒸发器的 Simulink 模型以及梯度控制系统，该系统在最小化运行成本方面实现自我优化运行。 这项工作已发表在国际自动化与计算杂志，卷。 2, No. 1, pp. 13??19, 2005。该论文的预印本包含在 zip 文件中。 梯度控制是实现最佳操作的一种方法。 基本思想是，如果代价函数的梯度可以控制在零，那么整个系统就会运行在最优状态。 其他这项工作的新颖之处在于提出了一种级联结构来处理优化控制中的条件主动约束。 为了处理约束，模型中使用了抗饱和 PID 控制器。 Newell 和 Lee 的蒸发器是过程控制中常用的例子。 因此，蒸发器的 Simulink 模型也可用于其他控制研究，例如线性或非线性 MPC。

主要介绍了python实现的共轭梯度法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

这是机器学习中最常见的模型--线性回归的python实现，其中包含了最小二乘法和梯度下降法两种拟合算法

压缩感知应用于图像降噪，具体方法有快速梯度投影重建等等的降噪算法和matlab代码。

今天小编就为大家分享一篇PyTorch: 梯度下降及反向传播的实例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧