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Matlab用梯度下降算法开发的rbf神经网络曲线拟和程序-用梯度下降算法开发的rbf神经网络曲线拟和程序.rar 用梯度下降算法开发的rbf神经网络曲线拟和程序

此程序为Fortran语言编写的最小二乘共轭梯度算法，可求解非正定对称方程组，此算法收敛速度快，适合求解大型线性方程组。

试论梯度 散度 旋度及其物理模型

`fmin_adam` 是来自 Kingma 和 Ba [1] 的 Adam 优化算法（具有自适应学习率的梯度下降，每个参数单独使用 Momentum）的实现。 Adam 设计用于处理随机梯度下降问题； 即当仅使用小批量数据来估计每次迭代的梯度时，或使用随机 dropout 正则化时 [2]。 有关示例，请参阅 GIT 存储库： https://github.com/DylanMuir/fmin_adam 用法： [x, fval, exitflag, output] = fmin_adam(fun, x0 <, stepSize, beta1, beta2, epsilon, nEpochSize, options>) 有关详细参考，请参见功能帮助。 github 存储库有几个示例。 参考： [1] Diederik P. Kingma，Jimmy Ba。 “亚当：随机优化方法”

介绍 使用失真校正，图像校正，颜色变换和梯度阈值构建了先进的车道发现算法。 确定车道曲率和车辆排量。 克服了诸如阴影和人行道改变等环境挑战 在这个项目中，我使用了计算机视觉技术来识别车道边界，并在给定道路视频帧的情况下计算曲率半径的估算值。 为此，请执行以下步骤： 给定同一台摄像机拍摄的一组棋盘图像，计算出摄像机校准矩阵和所使用的摄像机镜头的畸变系数 使用上述矩阵和系数来校正相机原始输出所给的失真 使用颜色变换和sobel算法创建阈值二值图像，该图像已从图像上不必要的信息中滤除 应用透视变换以查看图像的“鸟瞰图”，就像从天空中看一样 应用遮罩以获得感兴趣的区域，检测车道像素， 确定每个车道的最佳拟合曲线 将车道边界投影回到原始视图的未失真图像上 输出车道边界和其他相关信息的可视显示 如何使用 您需要设置依赖项才能在计算机上运行Jupyter Notebook并设置一些软件包，例如op

共轭梯度法的matlab代码

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