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梯度，

感知準(zhǔn)則函數(shù),包括固定增量法和梯度下降法,都是模式識(shí)別中的基礎(chǔ)算法.

感知準(zhǔn)則函數(shù),包括固定增量法和梯度下降法,都是模式識(shí)別中的基礎(chǔ)算法.

標(biāo)簽： 準(zhǔn)則函數(shù) 增量梯度

上傳時(shí)間： 2014-01-04

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反向傳播算法的變形例子的CGBP

反向傳播算法的變形例子的CGBP，共軛梯度的軌跡算法程序。有WINDOWS界面。

標(biāo)簽： CGBP 反向傳播算法變形

上傳時(shí)間： 2014-08-19

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基于梯度下降的BP算法,可以調(diào)整學(xué)習(xí)率可動(dòng)量因子.

基于梯度下降的BP算法,可以調(diào)整學(xué)習(xí)率可動(dòng)量因子.

標(biāo)簽： 梯度 BP算法動(dòng)量

上傳時(shí)間： 2015-05-19

上傳用戶：qazxsw
在最優(yōu)化問(wèn)題中

在最優(yōu)化問(wèn)題中，常用需求取代價(jià)函數(shù)的最小值，該程序?qū)崿F(xiàn)了最速梯度求最小的功能

標(biāo)簽：

上傳時(shí)間： 2013-12-26

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單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用標(biāo)準(zhǔn)梯度下降法進(jìn)行訓(xùn)練

單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用標(biāo)準(zhǔn)梯度下降法進(jìn)行訓(xùn)練

標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 標(biāo)準(zhǔn) 梯度

上傳時(shí)間： 2015-06-02

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最優(yōu)化中利用懲罰因子的罰函數(shù)法的外延

最優(yōu)化中利用懲罰因子的罰函數(shù)法的外延，連帶了共軛梯度法，由于罰因子的迅速跌代增大，加速了目標(biāo)函數(shù)的收斂速度。

標(biāo)簽： 函數(shù)

上傳時(shí)間： 2014-01-21

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采用動(dòng)量梯度下降算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò),有需要的下哦~

采用動(dòng)量梯度下降算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò),有需要的下哦~

標(biāo)簽： 動(dòng)量 BP網(wǎng)絡(luò) 梯度算法

上傳時(shí)間： 2013-12-26

上傳用戶：busterman
程序代碼說(shuō)明 P0401：用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0404：圖像的閾

程序代碼說(shuō)明 P0401：用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對(duì)矩陣進(jìn)行四叉樹(shù)分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個(gè)類(lèi)別 P0408：形態(tài)學(xué)梯度檢測(cè)二值圖像的邊緣 P0409：形態(tài)學(xué)實(shí)例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對(duì)象

標(biāo)簽： Prewitt P0401 Canny P0402

上傳時(shí)間： 2015-06-16

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優(yōu)化算法,共厄梯度法 fortran 90編譯

優(yōu)化算法,共厄梯度法 fortran 90編譯

標(biāo)簽： fortran 優(yōu)化算法梯度編譯

上傳時(shí)間： 2014-01-16

上傳用戶：fredguo
基于平穩(wěn)雙正交小波變換實(shí)現(xiàn)圖象梯度計(jì)算,本人用MATLAB編了一個(gè),供大家參考

基于平穩(wěn)雙正交小波變換實(shí)現(xiàn)圖象梯度計(jì)算,本人用MATLAB編了一個(gè),供大家參考

標(biāo)簽： MATLAB 正小波變換圖象

上傳時(shí)間： 2015-06-18

上傳用戶：sy_jiadeyi