强化学习the10-armedbandit问题仿真，e-greedy算法，梯度上升算法matlab代码
2023/10/18 3:25:26
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文档格式为ppt格式，一共分为6章和总复习。
详细讲解了最速下降法、共轭梯度法、牛顿型方法、变尺度法、成功失败法、黄金分割法、二分法、DFP、BFGS、单纯型法等等，是你课程学习和科研的得力助手！
详细讲解了最速下降法、共轭梯度法、牛顿型方法、变尺度法、成功失败法、黄金分割法、二分法、DFP、BFGS、单纯型法等等，是你课程学习和科研的得力助手！
2023/10/16 8:48:06
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最速下降迭代法又叫梯度下降迭代法，是从一已知点出发，依照某种规则，求出相继点，取代原先的点，然后重复以上过程，得到点序列，以使其趋于最优解的迭代方法
2023/10/13 15:47:12
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使用多项式拟合一个周期内、加入噪声的正弦曲线。
语言：MATLAB求解方式：由于自己写的梯度下降函数收敛太慢，因此调用MATLAB梯度下降优化函数；
后期用共轭梯度方法求解，收敛较快。
代码都在里面，但是比较乱。
语言：MATLAB求解方式：由于自己写的梯度下降函数收敛太慢，因此调用MATLAB梯度下降优化函数；
后期用共轭梯度方法求解，收敛较快。
代码都在里面，但是比较乱。
2023/10/6 0:39:15
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用动量梯度下降算法训练BP网络使用的主要函数如下：NEWFF——生成一个新的前向神经网络TRAIN——对BP神经网络进行训练SIM——对BP神经网络进行仿真
2023/10/4 2:54:19
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提出一种基于迭代传播的方法求解小基高比立体匹配中的相关基本等式以解决立体匹配中存在的黏合现象。
该方法首先根据启发式信息估计实际立体匹配系统中整数级视差的误差水平;其次,根据Morozov原理设计一个迭代正则参数选择方法对相关基本等式进行正则化处理并建立目标泛函;再次,利用延迟扩散定点迭代方法获得目标泛函的迭代传播等式;最后,通过共轭梯度法对该等式进行迭代求解。
实验结果表明:该方法减少了小基高比立体匹配中的黏合现象,其视差图的准确率可达95%以上,且像元匹配差异精度优于1/10个像元。
该方法首先根据启发式信息估计实际立体匹配系统中整数级视差的误差水平;其次,根据Morozov原理设计一个迭代正则参数选择方法对相关基本等式进行正则化处理并建立目标泛函;再次,利用延迟扩散定点迭代方法获得目标泛函的迭代传播等式;最后,通过共轭梯度法对该等式进行迭代求解。
实验结果表明:该方法减少了小基高比立体匹配中的黏合现象,其视差图的准确率可达95%以上,且像元匹配差异精度优于1/10个像元。
2023/10/2 4:27:44
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本书较为系统地介绍了非线性最优化问题的基本理论和算法及其主要算法的Matlab程序设计.主要内容包括(精确或非精确)线搜索技术,最速下降法与(修正)牛顿法,共轭梯度法,拟牛顿法,信赖域方法,非线性最小二乘问题的解法,约束优化问题的最优性条件,罚函数法,可行方向法,二次规划问题的解法,序列二次规划法以及附录等.设计的Matlab程序有精确线搜索的0.616法和抛物线法,非精确线搜索的Armijo准则,最速下降法,牛顿法,再开始共轭梯度法,BFGS算法,DFP算法,Broyden族方法,信赖域方法,求解非线性最小二乘问题的L-M算法,解约束优化问题的乘子法,求解二次规划的有效集法,SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等.此外,书中配有丰富的例题和习题,同时,作为附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法.本书既注重计算方法的实用性,又注意保持理论分析的严谨性,强调数值方法的思想和原理在计算机上的实现.本书的主要阅读对象是数学与应用数学和信息与计算科学专业的本科生,应用数学、计算数学和运筹学与控制论专业的研究生,理工科有关专业的研究生,对最优化理论与算法感兴趣的教师及科技工作人员.读者只需具备微积分、线性代数和Matlab程序设计方面的初步知识.
2023/10/1 21:22:46
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抽象信道估计对于具有混合预编码的毫米波（mmWave）大规模MIMO是具有挑战性的，因为射频（RF）链的数量远小于天线的数量。
传统的基于压缩感测的信道估计方案由于信道角度量化而遭受严重的分辨率损失。
为了提高信道估计精度，本文提出了一种基于迭代重测（IR）的超分辨率信道估计方案。
通过梯度下降法优化目标函数，所提出的方案可以迭代地将估计的到达/离开角度（AoAs/AoD）移向最优解，并最终实现超分辨率信道估计。
在优化中，权重参数用于控制稀疏度和数据拟合误差之间的权衡。
另外，开发基于奇异值分解（SVD）的预处理以降低所提出的方案的计算复杂度。
仿真结果验证了该方案比传统解决方案更好的性能。
传统的基于压缩感测的信道估计方案由于信道角度量化而遭受严重的分辨率损失。
为了提高信道估计精度，本文提出了一种基于迭代重测（IR）的超分辨率信道估计方案。
通过梯度下降法优化目标函数，所提出的方案可以迭代地将估计的到达/离开角度（AoAs/AoD）移向最优解，并最终实现超分辨率信道估计。
在优化中，权重参数用于控制稀疏度和数据拟合误差之间的权衡。
另外，开发基于奇异值分解（SVD）的预处理以降低所提出的方案的计算复杂度。
仿真结果验证了该方案比传统解决方案更好的性能。
2023/10/1 15:37:31
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Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
2023/9/25 4:07:11
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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