随机并行梯度下降算法是一种极具应用潜力的自适应光学系统控制算法,具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。基于32单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验平台。考察算法增益系数和扰动幅度对校正效果和收敛速度的影响,验证随机并行梯度下降算法的基本原理。实验结果表明参量选取合适的情况下,随机并行梯度下降控制算法对静态或慢变化的畸变波前具有较好的校正能力。根据实验结果分析了影响随机并行梯度下降算法校正速度的主要因素。

这是用于使用软边界模型和次梯度下降优化的 2 类问题的支持向量机代码。

梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习和深度学习中最基本、最重要的优化算法之一。它被用于训练神经网络、拟合模型参数和解决各种问题。本博客将深入探讨梯度下降法的原理、不同变种、超参数调优和实际应用，帮助您全面理解这一关键概念。 目录 介绍 什么是梯度下降法？ 为什么需要梯度下降法？ 梯度下降法的原理 目标函数与损失函数 梯度的定义 梯度下降的基本思想 梯度下降的变种 批量梯度下降（Batch Gradient Descent） 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent） 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent） 超参数调优 学习率的选择 收敛条件 动量与学习率衰减 梯度下降的实际应用 线性回归 逻辑回归 神经网络训练 梯度下降的优化技巧 自适应学习率 Adam优化器 梯度下降的局限性 局部最小值问题 鞍点问题 总结与展望 梯度下降的优点 未来发展方向

deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括： 四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati

1、内附Exel数据集，8000组作为训练集，剩余的作为测试集； 2、有监督学习方式：梯度下降优化中心向量C、宽度D、权值W； 3、目标误差为10*e-5； 4、纯matlab代码，未使用神经网络工具箱。

运动加速度抑制的动态步长梯度下降姿态解算算法.pdf

heed算法matlab代码MATLAB SVM-不推荐 具有梯度下降功能的SVM算法的旧式，简单，低级（未完成？）实现。 不包括内核。 不建议将此代码用于一般，直接的用法。 Matlab带有更有效的SVM实现（不使用梯度下降等）。 该代码对于理解SVM算法很有用，并且是创建您自己专门设计的（低级）SVM的基础。 免责声明：我相信还有实现（<->语法）错误，请注意。 版权：完全没有，请随意使用，更改和共享。

一元线性回归数据集

该代码使用来自社区大学的数据集，其中包含大量噪音。 由于数据集中的噪声，代码是一个很好的例子，有时线性回归不是很有用，但它是一个基线分类模型。 我确保它不会为我使用的数据集过度拟合或欠拟合数据。 根据正在使用的数据集，需要增加或减少 theta 参数，并且还必须调整参数的多项式性质。 这个程序的想法是它很好地演示了梯度下降，并且在分类方面做得很好。

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