3D渐变下降学习目标了解同时更改y截距和斜率变量时梯度下降的工作原理了解偏导数的含义了解取偏导数的规则介绍在上一节中,我们讨论了如何考虑沿3-d成本曲线移动。
我们知道,沿着上面的3-d成本曲线移动,意味着更改回归线的$m$和$b$变量,如下所示。
我们这样做的目的是使我们的生产线更好地匹配我们的数据。
回顾二维的梯度下降在本课程中,我们将学习三个维度的梯度下降,但让我们首先记住当仅更改回归线的一个变量时它如何在两个维度上起作用。
在二维中,当仅更改一个变量$m$或$b$时,梯度下降意味着沿成本曲线前进或后退,并采用特定的步长。
为了确定是向前还是向后移动以及步长大小,我们假设站在此二维曲线(如下所示)上并感觉成本曲线的斜率来告诉我们如何移动。
朝一个方向迈进意味着我们的回归变量之一发生了变化。
因此,这是二维的下降。
什么是三维三维下降?3维梯度下降
2024/7/2 1:47:53 556KB JupyterNotebook
1
触媒组织中碳化物的含量与金刚石的生长,李和胜,李木森,采用粉末冶金铁基触媒在六面顶压机上高温高压合成金刚石。
试验表明,在相同的工艺条件下,由于合成腔体温度和压力梯度的存在,压
2024/6/28 4:05:04 1.13MB 首发论文
1
变尺度法+步长加速+方向加速法+公轭梯度法
2024/6/26 14:58:58 26KB matlab 优化
1
一维最优化部分--0.618法二分数法三二次插值法四三次插值法无约束最优化部分五共轭梯度法六DFP变尺度法(用导数)七DFP变尺度法(用差分代替导数)八阻尼最小二乘法九鲍威尔法十模式搜索法十—,单纯形法约束最优化部分十二混合罚函数法(SUMT调用DFP法)十三混合罚函数法(SUMT调用鲍威尔法)十四综合约束函数双下降法(SCDD法)十五可变容差法十六复合形法十七网格法(连续变量,等间距)十八随机试验法十九解线性规划的单纯形法
2024/6/24 0:42:47 4.83MB 最优化计算方法常用程序汇编
1
迭代算法IterativemethodsKA:Kaczmarz算法KA:Kaczmarz’sAlgorithmART:代数重建技术ART:AlgebraicReconstructionTechniqueSIRT:同步迭代重建技术SIRT:SimultaneousIterativeReconstructionTechniqueCG:共轭梯度算法CG:ConjugateGradientmethodLM:Levenberg-Marquardt算法LM:Levenberg-Marquardtmethod全局优化算法
2024/6/23 20:58:49 21KB Matlab MIC
1
这是我以前最优化课的实验报告,希望对大家有所帮助。
用MATLAB求解无约束的问题,主要有最速下降法,牛顿法,共轭梯度法,变尺度法(DFP和BFGS法),非线性最小二乘法。
用MATLAB求解有约束的问题,主要是外惩罚函数和广义乘子法。
以及一些对具体问题的分析,MATLAB的代码在文档里都有。
2024/6/10 8:58:33 80KB 最优化 MATLAB 搜索算法 数值实验
1
基于梯度法编写的RBF神经网络程序.,分享给大家!!!!!!!!!!!!!
2024/6/10 3:40:05 910B 梯度法
1
实时坏点检测算法和基于梯度的坏点修复算法
2024/6/8 13:25:17 2KB 坏点修复
1
运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化MATLAB源代码
1
深度强化学习系列论文,包括最基础的DQN,DQN模型改进,DQN算法改进,分层DRL,基于策略梯度的深度强化学习等等,论文基本源自顶会
2024/6/6 11:12:06 69.27MB 深度强化学习 DQN
1
共 218 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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 15KB 钉钉 钉钉打卡