function y = gfun(x) x1 = x(1); x2 = x(2); y = [2*x1 + x2 + 2; x1 + 2*x2 - 3]; end 最速下降法算法函数 function [x,val,k]=grad(fun,gfun,xO) %功能:用最速下降法求解无约束问题: min f(x)%输入:x0是初始点, fun, gfun分别是目标函数和梯度 %输出: x, val分别是...
一、梯度下降(Gradient Descent) 神经网络的参数用 表示,选一个初始的参数 ,然后计算 对loss function的gradient,也就是计算神经网络中每一个参数对loss function的偏微分,计算出来所有参数的偏微分之后,得到一个向量,然后就可以更新网络的参数。更新一次参数就可以得到 ,更新两次就得到 ,然后不断更新直到找到那组让l...
function[g_result,u_result] = GD(N_Z,y,alpha,u0) %GD 梯度下降法 % Detailed explanation goes here [n,~] =size(N_Z); u = u0; k = 0; t = y-N_Z*u; disp("g(u):"); while(合理的终止条件) k = k + 1; u = u -alpha* (-2/n)*N_Z'*t; t = y-N_Z*u; if(mod...
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 usef...
然后，实现最速下降法算法。其更新公式为：x_new = x_old - α * g(x_old)。在MATLAB中，可以编写如下函数来实现：matlab function [x, f] = gradientDescent(f, g, x0, alpha, maxIter)x = x0;for iter = 1:maxIter grad = g(x);x = x - alpha * grad;f(iter) = f(x);...
梯度下降法(gradient descent)是求解无约束最优化问题的一种常用方法,有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法,每一步需要求解目标函数的梯度向量。 二.应用场景 1.给定许多组数据(xi, yi),xi (向量)为输入,yi为输出。设计一个线性函数y=h(x)去拟合这些数据。
下面是一个使用 MATLAB 实现梯度法的简单示例程序: ``` function [x, iter] = gradientDescent(func, x0, alpha, tolerance, maxIterations) % 初始化变量 x = x0; iter = 0; % 迭代计算 while iter < maxIterations && norm(func(x)) > tolerance % 计算梯度 g = gradient(func, x); % 更新变...
theta= zeros(2, 1); %initialize fitting parameters%Some gradient descent settings iterations= 1500; alpha= 0.01; 3.2 计算代价函数 function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for linear regression % J = COMPUTECOST(X, y, theta) computes the cost of using theta as the...
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 ，这是我们的输⼊特征矩阵。 2. 我们有⼀个响应的...
function gradientDescentExample() % 定义目标函数 function f = objectiveFunction(x) f = x(1)^2 + 2*x(1)*x(2) + x(2)^2; end % 定义梯度函数 function grad = gradientFunction(x) grad = [2*x(1) + 2*x(2); 2*x(1) + 2*x(2)]; end % 初始化 x0 = [10; 10]; % 初始...