1. 最优化(Optimization)定义：最优化是寻找能使得损失函数值最小化的参数W的过程。注：给的是损失优化问题的一个简单定义，并不是完整的最优化数学定义。给定函数\(f(x)\)，其中\(x\)是输入数据的向量，需要计算函数\(f(x)\)相对于\(x\)的梯度，也就是\(\Delta f(x)\)1.1. 梯度下降算法模型的训练即是寻找合适的w和b以最小化代价函数值。参数\(w\)和\(
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2023-05-25 23:12:24
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# 神经网络一阶优化和二阶优化
神经网络是一种广泛应用于机器学习和深度学习领域的模型。在神经网络的训练过程中，优化算法扮演着至关重要的角色。常见的优化算法包括一阶优化和二阶优化方法。本文将介绍神经网络的一阶优化和二阶优化，并提供相应的代码示例。
## 一阶优化
一阶优化方法是最常见的神经网络优化算法之一。其中，最著名的一阶优化算法是梯度下降（Gradient Descent）算法。梯度下降算
原创
2023-07-05 09:29:22
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一阶二阶统计量在深度学习和神经网络中起到了重要的作用。它们是用来描述数据分布和模型参数的统计特征的指标。本文将介绍一阶二阶统计量的概念和计算方法，并通过代码示例来展示它们的具体应用。
一阶统计量是描述数据分布的基本指标，包括均值、方差等。二阶统计量则更加详细地描述了数据分布的特征，包括协方差矩阵、相关矩阵等。
在深度学习中，神经网络通过学习数据的分布来获得模型参数。一阶和二阶统计量可以帮助我们
原创
2023-12-02 12:07:11
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最优化问题指的是找出实数函数的极大值或极小值，该函数称为目标函数。 由于定位f(x)的极大值与找出-f(x)的极小值等价，在推导计算方式时仅考虑最小化问题就足够了。极少的优化问题，比如最小二乘法，可以给出封闭的解析解(由正规方程得到)。然而，大多数优化问题，只能给出数值解，需要通过数值迭代算法一步一... ...
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2021-10-17 20:41:00
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对于图像的一阶导数与二阶导数定义：一阶导数：\(\frac{\partial f}{\partial x}=f(x+1)-f(x)\)二阶导数：\(\frac{\partial ^2f}{\partial x^2}=f(x+1)+f(x-1)-2f(x)\)观察上图，二阶导数会在图像的边缘产生正负的跳变，所以二阶导在判断图像的边缘时十分有用。利用二阶导数对图像进行锐化——拉普拉斯算子二维下的拉普拉
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2023-12-14 15:35:55
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最近看深度学习二阶优化方面的工作，顺便做一些整理。以下内容翻译自"Xiaoxin et al., He Large-Scale Deep Learning Optimizations: A Comprehensive Survey, 2021"(https://arxiv.org/abs/2111.00856) 深度学习二阶优化算法进展深度学习的优化在理论和经验上主要由一阶梯度方法主导，
一文整理了方差分析的全部内容，包括方差分析的定义（基本思想、检验统计量的计算、前提条件）、方差分析分类（单因素、双因素、多因素、事后多重比较、协方差分析、重复测量方差分析）、方差分析流程（数据格式、前提条件检验、进行方差分析、结果解读）、方差分析的应用（回归模型整体显著性检验、回归模型筛选变量、方差齐检验、正交试验选择最优组合）、参数检验与非参数检验（基本说明、对比、常用方法对比、差异性分析的其他
论文： 《Distributed Hessian-Free Optimization for Deep Neural Network》 地址： https://arxiv.org/abs/1606.00511 原ens, J. 2010. Deep
原创
2024-02-28 11:45:34
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导数的应用：函数单调性。若导数大于0，则单调递增；若导数小于0，则单调递减；导数等于零d的点为函数驻点。曲线的凹凸性，设函数f(x) 在区间上有二阶导数。f''(x)>0则f(x)图形是凹的 ;f''(x)<0则f(x)图形是凸的 .
原创
2022-04-12 10:47:41
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public void add(E e) {
int i = cursor;
synchronized (Vector.this) {
checkForComodification();
Vector.this.add(i, e);
expectedMod
Logistic Regression(逻辑回归)属于监督学习算法, 它是一种概率估计, 通过最优化算法(如梯度上升算法)来确定最佳回归系数, 根据回归系数建立分类边界线, 对训练集进行分类. 优点 计算代价不高, 易于理解和实现 缺点 容易欠拟合, 分类精度可能不高 适用数据类型 数值型, 标称型基础概念1.回归在数学上来说是给定一
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2024-05-06 15:29:42
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文章目录前言一、系统建模二、运动方程三、LQR算法1.LQR算法2.线性化处理3.能控性质分析4 .LQR控制器设计5.Simulink建模总结 前言因为毕业设计论文研究的课题跟LQR控制算法相关，博主这几天恶补了一下之前学过的东西，像自动控制，现代控制，建模等等，于是在这里用一个简单的一阶倒立摆模型来记录一下，将复习的内容简单应用一下。一、系统建模对于一个简单的小车+一个摆杆组合成的一阶倒立摆
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2023-11-14 14:59:39
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一、单项选择题(本大题共 15 小题，每小题 2 分，共 30 分)在每小题列出的四个备选项中只有一个选项是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选.多选或未选均无分。1.MTTR 是衡量计算机性能指标中的( )A.运算速度B.存储容量C.可靠性D.可维护性2.设异或非门的输入端为 A 和 B，其输出端为 F。若输出端的逻辑值为 F=0，则输入端 A 和B 的逻辑值可能是( )A.(A=
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络
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2023-12-23 22:23:12
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本文主要讨论二阶优化算法，逻辑回归只是一个用来帮助实现的手段而已，不会过多讨论。在之前的文章中有介绍过神经网络的基本单元——神经元
永远在你身后：Numpy实现神经网络框架(1)zhuanlan.zhihu.com
不考虑激活函数的话，那么它就是一个线性回归的模型
是输入向量，包含样本的特征值，
权重向量。线性回归估算的是一个连
clc;clear allh=0.01;%x属于【a,b】a=-5;b=5;x=a:h:bn=length(x);%定义yy=sin(0.3*x).*
原创
2022-05-23 16:54:21
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先看一题：给定整数a1,a2,a3…an，判断是否可以从中选出若干数，使他们的和恰好为k。 那么，现在分析一下问题的需求。只需从a1开始按顺序决定每个数加或者不加，在管不n个数都决定后在判断他们的和是否为k即可。换一个方式想，从某个状态开始不断的转移状态直到无法转移，然后然后回退到前一步的状态，继续转移到其他状态，如此不断的重复。 如何实现这种搜索，很容易想到一种搜索手段–深度优先搜索。深度优
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2024-05-29 00:10:13
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松方程有很多现成的工具可以用，这里主要是为了加深对算法的理解。题目如下 题目的要点在于找到泊松方程的系数矩阵。在五点法里面，系数矩阵一共五条对角线，一条主对角线，四条副对角线。碰到边界的时候有的对角线上的值会变。 这里采用了五点差分法 具体算法见https://wenku.baidu.com/view/bd04203a376baf1ffc4fadce.html?sxts=1548419750056
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2023-11-06 16:58:27
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一元高斯分布概率密度函数：\[p(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\mathrm{exp}(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \tag{1}\] 其中\(\mu\)和\(\sigma\)分别表示均值和方差，这个概率密度函数曲线画出来就是我们熟悉的钟形曲线，均值和方差唯一地决定了曲线的形状。多元高斯分布从一元高斯分布推广到多元高斯分布，假设各
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2023-12-23 15:22:45
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MATLAB是数字图像处理的强有力的软件工具，很多情况下，我们借助MATLAB的内置函数，以很简便的方式就能实现直方图均衡化、灰度变换等图像处理。当然，其中大部分内置函数是不开源的。那么，我们如何不直接借助内置函数实现常见的数字图像处理方法呢？在这篇文章中，我们首先讨论的，是直方图均衡化与灰度变换的相关处理。后续，我们还将讨论图像的锐化、平滑等处理。1.直方图均衡化直方图均衡化是比较基本的一种图像
