梯度下降法原理与python实现

共轭梯度法：共轭梯度法

梯度下降法介绍梯度下降法介绍梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法

雅各比迭代matlab代码新元 随机异步随机梯度下降 s文件夹包含随机的Jacobi原型代码和用于生成算法收敛图的脚本。 阅读文件SETTING-UP，以获取有关下载哪些库，在何处找到代码以及如何构建和运行所有内容的说明。 文件matrices / matrix_list.txt包含代码在其上运行的矩阵的列表。 编辑文件以更改列表（如果需要），然后运行 cd矩阵./download.sh 下载所有矩阵并为其生成右侧向量。 要在所有矩阵上运行该算法，请执行以下操作。 cd数据./produce_data.sh 这会将算法的输出保存在data /文件中。 运行该算法的线程数在data / produce_data.sh中定义。 您可以使用的data / produce_data.sh中的另一个变量是MIS_PER_EPOCH。 它定义为在评估剩余范数之间进行的主要迭代（n步序列）的次数。 增加它会减少每个时期的启动/关闭开销，但也会降低收敛图的分辨率。 使用脚本data / make_plot.m生成图。 从Matlab运行： cd data; MIS_PER_EPOCH = 1; mak

T3C_Toolbox_LYuan 该存储库提供了两种张量完成算法：张量训练加权优化（TTWOPT）和张量训练随机梯度下降（TTSGD），它们基于张量训练分解和基于梯度的优化方法。 [1]袁隆浩，赵启斌和曹建庭。 “通过张量-序列分解完成缺少条目的高阶张量数据。” 国际神经信息处理会议。 斯普林格（Cham），2017年 [2]袁龙浩，赵启斌和曹建庭。 “在张量-训练格式下通过基于梯度的优化完成高维张量。” arXiv预印本arXiv：1804.01983（2018）。

LogisticRegression 多元逻辑斯蒂回归，并实现随机梯度下降和L1/L2正则化项。 参照 在此基础上加入L1和L2 Regularization；关于逻辑斯蒂回归中的L1和L2正则化项详见以下两个链接: 并对输入格式进行泛化，例如可以对“Sun Weather=rainy:1 Temperature=hot:1 ...”格式进行分类

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梯度函数的反函数。 我提供了适用于 1-d 向量、2-d 或 3-d 数组的版本。 在 1-d 情况下，我提供了 5 种不同的方法，包括 cumtrapz 和集成三次样条，以及几种有限差分方法。 在更高维度中，仅提供有限差分/线性代数解，但它的方法是完全矢量化和完全稀疏的。 在 2-d 和 3-d 中，如果梯度不一致，则生成最小二乘解。 （如果有兴趣，我会增强 2-d 和 3d 工具。目前它们被设置为统一网格上的二阶方法。） 请通知我任何错误。

SD_FPI 代码介绍该代码可以集成 2D 或 3D 压力梯度场以获得压力场，这是基于 PIV 的压力重建的必要程序。 该代码也适用于集成任何其他梯度场，只需替换输入压力梯度场。 此代码的返回结果是最小二乘解(∂p/∂x=f(x,y,z); ∂p/∂y=g(x,y,z); ∂p/∂z=h(x,y,z); f(x,y,z),g(x,y,z),h(x,y,z) 是输入的 3D 标量场。 求解算法基于频谱分解，已由 Wang 等人报道。 (2017)。 运行此代码的时间成本和内存消耗非常低。 参考： Wang C, Gao Q, Wei R, Li T, Wang J (2017) 基于谱分解的快速压力积分算法。 爆炸流体 58:84 Wang C, Gao Q, Wei R, Li T, Wang J (2017) 加权散度校正方案及其快速实现。 爆炸流体 58:44

这里放了文章“可解释人工智能技术-积分梯度”中使用到的测试图片和模型。 图片是在百度上下载的一张波斯猫图片。 模型是从tensorflow hub获取的inception v5模型。放在这里方便大家进行实验。