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多变量寻优
- 多变量寻优的源码，包括基本算法如下：DFP法（又称变尺度法），BFS法、一阶梯度法，共扼梯度法。-multivariate optimization of the source code, including basic algorithm is as follows : DFP Act (also known as the variable scale), BFS, a ladder degrees, a total of the accused gradient method.
梯度算法比较
- 梯度算法比较 结构元素尺度为 3*3，形状为菱形 结构元素为3*3，方向分别为0，90，45，135的线形 多尺度结构元素3*3 5*5 7*7，菱形 多尺度结构元素3*3 5*5 7*7，线形4个方向
多尺度边缘检测实例
- 一个多尺度边缘检测实例，方法是： 1、先对图像进行3个尺度的小波变换； 2、求小波系数的模值及其梯度方向； 3、确定模的极大值，即候选边缘点； 4、通过反变换合成3个尺度的模的极值图像,A multi-scale edge detection example, the method is: 1, first image of the three-scale wavelet transform 2, and the modulus value of wavelet coefficient and
Optimization
- 约束最优化方法－－最速下降法(也叫梯度法)，是人们用来求多个变量函数极值问题的最早的一种方法。-Constrained optimization methods- steepest descent method (also known as gradient method), is used for multiple variables function Extremum Problems earliest methods.
unconstrained_optimization
- VC实现的，多维函数搜索，无约束优化方法， (1)最速下降法 (2)阻尼牛顿法(3)共轭梯度法 (4)鲍维尔法(5)变尺度法(6)单纯形法 -VC implementation, multi-dimensional function of search, unconstrained optimization methods, (1), steepest descent method (2) damped Newton' s method (3) conjugate gradient
cgm
- 共轭梯度解决多维的非线性问题，有着很好的数值效果-conjugate gradiant
ex3
- 基于BP神经网络识别字符. BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过梯度算法利用迭代运算求解权值的一种学习方法。采用BP网络进行分类，并附加线性感知器来实现单字符的有效识别，算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。-BP neural network based character recognition. BP neural network algorithm is a set of sample input and output is
TIDUXIAJ
- 多变量无约束问题的优化最优化方法之梯度下降法-Optimization of the gradient descent method
7788
- 大名鼎鼎的方帅的博士学位论文---目前,计算机智能视频监控在理论和应用上都面临着很多难题,国内外大批学者投身于该领域的研究和探索,并且取得了大量的成果.本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的关键技术进行研究.主要贡献可概括如下:首先,对目标检测技术进行了研究,并提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法.利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行了有效的检测.接着,研究了复杂背景下多目标跟踪问题,提出了基于蒙特
pinjia
- 为了客观和定量的评价上述不同融合方法用于多聚焦图像融合的性能，根据图像自身统计特性对其进行评价，在无标准参考图像的情况下选取均清晰度即平均梯度、空间频域、信息熵、标准差四个参数综合评价各方法的融合性能-为了客观和定量的评价上述不同融合方法用于多聚焦图像融合的性能，根据图像自身统计特性对其进行评价[11,18]，本文在无标准参考图像的情况下选取均清晰度即平均梯度、空间频域、信息熵、标准差四个参数综合评价各方法的融合性能
自然梯度算法的批处理方法
- 这是盲源分离中自然梯度算法批处理方法，他的主要步骤是将以前的一个点一个点的计算转化为多点计算。所谓的批处理方法就是迭代的过程不是用一个点去更新权值了，而是利用许多个点来更新权值。
批处理自然梯度算法_盲源分离
- 这是盲源分离中自然梯度算法批处理方法，他的主要步骤是将以前的一个点一个点的计算转化为多点计算。所谓的批处理方法就是迭代的过程不是用一个点去更新权值了，而是利用许多个点来更新权值。
第7章 无约束多维极值问题
- 无约束多维极值算法 共轭梯度法 用共轭梯度法求解多维函数的极值(Unconstrained multidimensional extreme value algorithm; conjugate gradient method)
aveg
- 计算图像平均梯度,用于反映图像清晰度。平均g越大，清晰度越大，图像包含的信息量越多。(computed one image of Average gradient)
5
- 5 基于多方向梯度和形态学算法的红外弱小目标检测(More than 5 based on direction gradient algorithm of infrared weak small targets detection and morphology)
Project1
- 多层神经网络，在训练过程中采用自适应学习率Adagrad方法。可以实现回归或分类问题。(The adaptive learning rate Adagrad method is adopted in the training process of the multilayer neural network. Regression or classification problems can be achieved.)
Fan_Conjugate_gradient
- 通过共轭梯度法进行多参数优化，且参数优化的精确度可调。(Multi parameters optimization based on the conjugate gradient method,and the precision of these parameters can be adjusted.)
1709.04326
- 多智能体设置在机器学习中的重要性日益突出。超过了最近的大量关于深度的工作多agent强化学习，层次强化学习，生成对抗网络和分散优化都可以看作是这种设置的实例。然而，多学习代理人的存在这些设置使得培训问题的非平稳常常导致不稳定的训练或不想要的最终结果。我们提出学习与对手的学习意识（萝拉），一种方法，原因的预期。其他代理的学习。罗拉学习规则包括一个额外的术语，解释了在预期的参数更新的代理政策其他药物。我们发现，利用似然比策略梯度更新的方法，可以有效地计算萝拉更新规则，使该方法适合于无模型强化学习。这
多维极值问题
- 算法，遗传算法，主要用于多维极值的共轭梯度法，非常方便好用(Algorithm, genetic algorithm, conjugate gradient method, which is mainly used for multi-dimensional extreme value, is very convenient and easy to use)
八个方向的sobel边缘检测算法
- 利用八方向的sobel边缘检测，实现对图像多梯度的梯度检测，检测出的边缘信息更加平滑连续。(Eight direction Sobel edge detection is used to realize gradient detection of image multi gradient, and the edge information detected is more smooth and continuous.)