1.3 前向传播和代价函数 nnCostFunction.m 1.4 正则化代价函数 2 后向传播 nnCostFunction.m 2.1 Sigmoid函数的导数 sigmoidGradient.m 2.2 随机初始化 randInitializeWeights.m 2.3 后向传播 梯度检查 2.5 正则化神经网络 2.6 使用fmincg来学习参数 3 隐层可视化 总结 1 神经网络 Neural Networks ex4.m 在以前...
fminunc 求无约束多变量函数的最小值 非线性编程求解器 找到指定问题的最小值， ,其中f(x)是一个...
在MATLAB中,可以使用“fmincg”函数来调用共轭梯度法来求解无约束优化问题。该函数可以接收目标函数、初始变量值和其他参数作为输入,并计算出最优解。 四、使用共轭梯度法求解优化问题的步骤 1. 确定目标函数 在使用共轭梯度法求解优化问题之前,首先需要确定目标函数。目标函数可以是线性函数、非线性函数或者带有约束条件...
matlab 神经网络分类将输入数据归一化 matlab神经网络多个输入,文章目录神经网络架构数据可视化代价-梯度函数fmincg求解预测采用逻辑回归的做法在此神经网络架构分为三层,输入层、隐藏层与输出层。输入层为400个单元分别对应手写数字图片中的400个像素,隐藏层有25个单元
[nn_params, cost] = fmincg(costFunction, initial_nn_params, options); % Obtain Theta1 and Theta2 back from nn_params Theta1 = reshape(nn_params(1:hidden_layer_size * (input_layer_size + 1)), ... hidden_layer_size, (input_layer_size + 1)); Theta2 = reshape(nn_params((1 + ...
theta = fmincg(costFunction, initial_theta, options); end 使用lambda = 0,测试结果: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 % Train linear regression with lambda = 0 lambda = 0; [theta] = trainLinearReg([ones(m, 1) X], y, lambda); % Plot fit over the data plot(X, y, 'rx', 'Marke...
图12 成本函数的调试参数 训练神经网络，给出训练循环次数，本次循环次数为50，调用fmincg.m文件。得到...
如何在matlab中对自定义优化函数使用并行计算? 、、 目前,我正在尝试训练如下配置的神经网络:输入层大小-> 307200隐藏层大小-> 50输出层大小-> 10 我使用coursera 'fmincg‘提供的优化函数来训练网络。因此,我尝试使用matlab中的并行计算工具箱来解决这个问题。matlab提供了一份文档,介绍如何使用并行计算实现Matlab提供...
Files master LICENSE NN.m fmincg.m jpg_split.m nnCostFunction.m predict.m randInitializeWeights.m sigmoid.m verification_performance.m
m-将解决方案发送到我们服务器的提交脚本featureNormalize.m-功能归一化函数fmincg.m-函数最小化例程(类似于fminunc)plotFit.m-绘制多项式t trainLinearReg.m-使用成本函数训练线性回归[ ?RegularRegCostFunction.m-正则化线性 上传者:weixin_38539018时间:2021-05-26...