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如题，机器学习_梯度下降算法实现。 包括测试数据。

液滴在梯度润湿铜表面上的定向铺展，王刚，徐守萍，为了定量考察铜表面上润湿性梯度对液滴铺展性能的影响，采用碱辅助表面氧化法，在长10 mm的铜表面上构建了水接触角为89.5°~27.5°连续

改进的深度泄漏 “”（iDLG）的代码。 抽象的 人们普遍认为，共享梯度不会泄漏诸如协作学习和联合学习等分布式学习系统中的私人训练数据。 [1]提出了一种方法，该方法显示了从公开共享的梯度中获得私人训练数据的可能性。 在他们的“从梯度深度泄漏”（DLG）方法中，他们在共享梯度的监督下合成了虚拟数据和相应的标签。 但是，DLG难以收敛并始终如一地发现地面真相标签。 在本文中，我们发现共享梯度无疑泄漏了地面真相标签。 我们提出了一种简单但可靠的方法来从梯度中提取准确的数据。 特别是，我们的方法可以肯定地提取出与DLG相反的地面标签，因此我们将其命名为改进的DLG（iDLG）。 我们的方法适用于任何在单热标签上经过交叉熵损失训练的可微模型。 我们以数学方式说明了我们的方法如何从梯度中提取地面标签，并通过经验证明了其优于DLG的优势。 实验 数据集 戴高乐 iDLG MNIST 89.9％

这里面是一些常见的优化算法的matlab实现，还不错，欢迎下载

梯度直方图的完整代码,含有原始的图像以及经过梯度处理后的结果，代码浅显易懂，适合初学者

apgpy Python包，该包实现了用于最小化凸函数的加速近端梯度方法（Nesterov 2007，Beck和Teboulle 2009）。 解决： minimize f(x) + h(x) over x \in R^dim_x f是光滑的，凸的-用户提供函数来评估f梯度h是凸的-用户提供评估h的近端算子的功能 呼叫为： x = apgpy.solve( grad_f, prox_h, dim_x ) solve具有呼叫签名： def solve(grad_f, prox_h, dim_x, max_iters=2000, eps=1e-6, alpha=1.01, beta=0.5, gen_plots=True, use_restart=True,

形态学操作是对图像形状进行的操作，一般情况下是对二值化图像进行的操作，两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。 腐蚀 腐蚀操作很容易理解，与生活中的腐蚀意义一样，生活中的东西在腐烂的时候，总是会从边缘开始由外向内腐蚀。就是这个意思。 原理 使用卷积核遍历图像像素值，以卷积核的中心为中心，如果与卷积核对应的像素值全为1（即全是白色），像素值就保持不变。否则与卷积核对应的像素值就全变为0。也就体现出了边缘都被腐蚀掉的情形。 从图中很容易看出腐蚀的过程。前景区被腐蚀掉。 构造函数： cv2.erode(src,kernel,iterations) 参数解释： src：一般情况是一个二值图像，像素值只

近年来，由于受各种环境及人为因素的影响，壁画在一定程度上受到了破坏。为了使人们欣.赏到原作的风貌，并对其进行研究和开发，还原壁画的原有样貌，提出了一种针对褪色及划痕的壁画修复.算法。该算法在 Ｌαβ空间的基础上，首次提出使用颜色聚类及掩模算法对受损壁画的破损区域进行分割.提取，然后针对 ＦＭＭ 算法中传输方向并没有完全覆盖要修复的区域的缺陷，提出了利用梯度直方图的一.些特性对其传输方向进行优化。实验表明，该算法对于破损的壁画修复有很好的效果。

用小批量梯度下降法实现函数逼近，Matlab自编程，可以看到逼近过程和误差下降过程，可以通过修改step实现批量梯度和随机梯度下降。