说明：采用动量梯度下降算法训练BP网络，有需要的下哦~

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说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 神经网络预测的一个实例分析。

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说明：采用动量梯度下降算法训练BP网络，采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络。

动量梯度 L-M 贝叶斯正则

说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声

说明：此代码包括牛顿法和梯度下降法的实现过程，最优化以及算法中常见的问题解决方式。

最速下降法；牛顿梯度法；最优化；算法 梯度下降 梯度下降法 eaten4co

说明：利用梯度算法--最快下降梯度算法进行图像的边缘检测

梯度下降算法 梯度matlab 边缘检测 下降-检测 图像-梯度

说明：计算梯度下降法计算极值，只能找到局部最小点。可以通过调整步长实现全局最小

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说明：应用背景这个多变量（慢）变化的文件的概要；主要。M是文件的准备，我们的算法所需的所有数据，饲料数据给另一个函数实际上已经实施的算法，然后显示我们的结果。梯度，是具有梯度功能的文件，并在其上实现梯度下降。成本：我是一个简单的文件，它有一个函数，它的参数计算的值的成本函数。此源代码的另一个重要特点是，标...

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说明：在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。

ABC 梯度下降法 凸优化 gradient-descent

说明：BP 算法原理和详细推导流程, BP神经网络梯度下降法的推导验证。

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