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mAtlAB梯度下降法

function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) %GRADIENTDESCENT Performs gradient descent to learn theta % theta = GRADIENTDESENT(X, y, theta, alpha, num_iters) updates theta by % taking num_iters ...

你for循环里怎么没有m出现? 应该是 p= theta(1) - (alpha / m) * sum((X * theta - y).* X(:,1)); q= theta(2) - (alpha / m) * sum((X * theta - y).* X(:,2));

function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) %GRADIENTDESCENT Performs gradient descent to learn theta % theta = GRADIENTDESENT(X, y, theta, alpha, num_iters) updates theta by % taking num_iters ...

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clear all; close all; clc; V=double(imread('lena.jpg')); imshow(mat2gray(V)); [i u]=size(V); %计算V的规格 r=100; %设置分解矩阵的秩 W=rand(i,r); %初始化WH,为非负数 H=rand(r,u); maviter=100; %最大迭代次数 for iter=1:maviter W=W....

额。。。 一种启发式的改进就是,为学习速率选用自适应值,它依赖于连续迭代步骤中的误差函数值。 自适应调整学习速率的梯度下降算法,在训练的过程中,力图使算法稳定,同时又使学习的步长尽量地大,学习速率则是根据局部误差曲面作出相应的调整。...

修改如下: o=[10;10]; x=[1,1;1,2;1,3;1,4] y=[2.5;3.5;3;4] t=[1;1]; while max(abs(t))>1e-10; for j=1:2; t(j)=x(:,j)'*0.001*(x*o-y); o(j,1)=o(j,1)-t(j); end end

因为Matlab是以1作为起始单元,且以列为主,在Matlab中使用四维blob为[width, height, channels, num],且width是最快的维度,而且要在BGR通道。而且Caffe使用单精度浮点型数据。如果你的数据不是浮点型的,set_data将会自动转换为single。

给你一个我的程序,如果自己做不了可以联系我:1526208341 动量梯度下降算法训练 BP 网络 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络...

copy来的: lc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1...

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