梯度下降法(gradient descent)或最速下降法(steepest descent)是求解无约束优化问题的一种最常用的方法,实现简单,属于一阶优化算法,也是迭代算法。 1.梯度 在微积分中,对多元函数的参数求偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。比如函数f(x,y)f(x,y),分别对x,yx,y求...
matlab实现梯度下降法(Gradient Descent)的一个例子 在此记录使用matlab作梯度下降法(GD)求函数极值的一个例子: 问题设定: 1. 我们有一个nn个数据点,每个数据点是一个dd维的向量,向量组成一个data矩阵X∈Rn×dX∈Rn×d,这是我们的输入特征矩阵。 2. 我们有一个响应的响应向量y∈Rny∈Rn。 3. 我们将使用线...
matlab实现梯度下降法（GradientDescent）的一个例子 matlab 实现梯度下降法（GradientDescent ）的⼀个例⼦ 在此记录使⽤matlab 作梯度下降法(GD)求函数极值的⼀个例⼦： 问题设定： 1. 我们有⼀个n 个数据点，每个数据点是⼀个d 维的向量，向量组成⼀个data 矩阵X ∈R n ×d ，这是...
Rosenbrock函数Matlab代码局部最小化器的梯度最速下降法 该项目演示了如何找到该算法在任何维度(1、5、10、100、200、300)的函数的局部极小值。 代码实现 代码在 Matlab R2018b 中实现。 描述 此代码演示了 [-2,2] 区间的 5 维 Rosenbrock 函数的局部最小化。 此外,代码可用于任何维度的任何功能。 必须考虑...
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 gradient steps with learning rate alpha Initialize some ...
I am trying to solve the following question using gradient descent method.\ . I wrote the following code but its giving error. function[xopt,fopt,niter,gnorm,dx] = grad_descent(varargin) ifnargin==0 % define starting point x0 = [3 3]'; ...
Sugeno fuzzy-tuned system Identification and control with the gradient descent method [ H. Nomura,etal, 1991] is demonstrated in the examples. Stochastic and Batch gradient descent methods are used in the code. Gaussian function MFs are used with 25 and 49 rules. No m...
Gradient Descent for Linear Curve Fitting 버전 1.0.0 (2.35 KB) 작성자: SObhan Chatterjee Gradient Descent method to calculate the optimal linear curve fitting a data.팔로우 0.0 (0) 다운로드 수: 156 업데이트 날짜: 2018/12/6 라이선스 보기...
Gradient Descent is an optimization approach for locating a differentiable function's local minimum. Gradient descent is a method for determining the values of a function's parameters that minimize a cost function to the greatest extent possible. During gradient descent, the learning rate is utilized...
Di**距离上传matlab 数据X 和 Y 应该是列向量。 需要运行文件 Gradient_Descent 以获得最佳参数和相关图。 用户需要在提供的空间中输入 X 和 Y 的值。 为了使程序顺利运行,所有文件都必须位于同一文件夹中。 函数文件 grad_desc 计算最佳参数值。 (0)踩踩(0) ...