matlab开发-神经网络梯度。一个函数，它接受一个nn并创建一个新的给出梯度的nn。

行业分类-电信-组合的高频匀场梯度信号输送.rar

利用图像边缘的梯度信息 进行圆形检测的算法利用图像边缘的梯度信息 进行圆形检测的算法

最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化 摘要 本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法，通过python进行实现，并可视化展示了算法过程。 算法简介 给定初始点，沿着负梯度方向（函数值下降最快的方向）按一定步长（机器学习中也叫学习率）进行搜索，直到满足算法终止条件，则停止搜索。 注意事项 学习率不能太小，也不能太大，可以多尝试一些值。当然每次沿着负梯度方向搜索时，总会存在一个步长使得该次搜索的函数值最低，也就是一个一维无约束极值问题，可调用黄金分割法的一维无约束优化方法求取最佳步长（学习率

梯度下降法 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。 假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着下降方向走一步，然后又继续以当前位置为基准，再找最陡峭的地方，再走直到最后到达最低处；同理上山也是如此，只是这时候就变成梯度上升算法了 梯度下降 梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。 首先，我们有一个可微分的函数。这个

主要用于数值迭代中，很不错的一阶梯度法、非最小二乘法、牛顿法等数值迭代的matlab源代码。我试过的哦。

matlab梯度下降，能运行，求函数极值，适合初学者，有详细解释

这是一个matlab对梯度下降的实现，模拟的是x^2+y^2最小值的取得

基于数据拟合的广义梯度迭代学习控制算法在有数据丢包的网络控制中的应用，资源内含PPT、算法及Matlab程序，欢迎学习参考！

北航数值分析第三次大作业，使用普通的多项式方法和正交基函数方法。求解非线性方程组使用梯度下降法，与曲面拟合完全独立。