多代理深确定性策略梯度 多主体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法的Pytorch实现 这是我在论文中提出的算法的实现：“针对混合合作竞争环境的多主体Actor评论家”。 您可以在这里找到本文： : 您将需要安装多代理粒子环境（MAPE），可以在这里找到： : 确保创建具有MAPE依赖项的虚拟环境，因为它们有些过时了。 我还建议使用PyTorch 1.4.0版运行此程序，因为最新版本（1.8）似乎与我在计算批评者损失时使用的就地操作存在问题。 将主存储库克隆到与MAPE相同的目录中可能是最容易的，因为主文件需要该软件包中的make_env函数。 可以在以下位置找到本教程的视频： :

主要为大家详细介绍了python实现随机梯度下降SGD，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

用matlab算法实现图像处理中的提取边缘问题，包含经典梯度，拉普拉斯算子，priwitt算子，sobel算子等多种算法，绝对可靠

负梯度法神经网络法(即 Hopfield 神经网络或称递归神经网络) 求解线性矩阵方程 Ax = b的模型的推导以及MATLAB仿真验证，包括全部MATLAB代码以及代码分析。

共轭梯度法(Conjugate Gradient Method)的C++实现。 使用稀疏矩阵存储，测试数据是5000维三对角矩阵（控制维度的变量是int nrows）

最小二乘法是先将方程自变量与因变量化为系数矩阵X，再求该矩阵的转置矩阵（X1），接着求矩阵X与他的转置矩阵的X1的乘积（X2），然后求X2的逆矩阵。最后整合为系数矩阵W，求解后分别对应截距b、a1、和a2。可见计算一个矩阵的逆是相当耗费时间且复杂的,而且求逆也会存在数值不稳定的情况。 梯度下降法迭代的次数可能会比较多,但是相对来说计算量并不是很大。且其有收敛性保证。故在大数据量的时候,使用梯度下降法比较好。 梯度下降法 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import

请用MATLAB或其它语言编写相关程序，输入一幅灰度图像，分别采用梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子对图像进行锐化，在同一个窗口输出显示原始图像和４种结果图像。

熵、交叉熵、峰值信噪比、Qabf、平均梯度、SSIM、互信息、NMI

针对机器学习模型训练过程中攻击者可以利用修改原始训练数据生成投毒数据的方式对机器学习模型进行投毒攻击的问题，提出一种基于数据复杂度的投毒数据检测方法。该方法在正常数据集的基础上，应用梯度上升策略对正常数据集内的样本实例进行自我投毒，通过挖掘自我投毒产生的投毒数据对正常数据集数据复杂度的影响，训练能够辨别投毒数据的检测模型。该方法在选定应用场景中的检测准确率比现有方法有更好的效果。实验结果表明，投毒数据能够有效降低机器学习模型预测能力，应用基于数据复杂度的检测方法能够有效检测投毒数据，降低投毒数据对模型预测能力的不良影响。

上传带预处理矩阵的共轭梯度算法，压缩包内有相应程序以及使用说明，方便大家学习