图像的稀疏表征 分割原始图像为若干个$$\sqrt{n} \times \sqrt{n}$$的块. 这些图像块就是样本集合中的单个样本\(y = \mathbb{R}^n\). 在固定的字典上稀疏分 ...

一 综述 坐标下降法属于一种非梯度优化的方法，它在每步迭代中沿一个坐标的方向进行搜索，通过循环使用不同的坐标方法来达到目标函数的局部极小值。 二 算法过程 假设目标函数是求解$f(x)$的极小值 ...

1. SGD Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中，Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度，并用该梯度对 ...

深层神经网络的参数学习主要通过梯度下降法来寻找一组可以最小化结构风险的参数。在具体实现中，梯度下降法可以分为：批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降三种形式。 而对于这三种梯度下降的方法，又可以 ...

1. 梯度下降， tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05),梯度下降的问题在与不一定能获得全局最优解，并且因为要在所有数据上最小化损失，所以损失函数是在所有训练数 ...

文字理解 内点法属于约束优化算法。约束优化算法的基本思想是：通过引入效用函数的方法将约束优化问题转换成无约束问题，再利用优化迭代过程不断地更新效用函数，以使得算法收敛。 内点法（罚函数法的一种）的主 ...

很高兴看到越来越多的企业重视前端开发了，前端不再是网站开发人员的附属技能。回想我刚开始入行时，那时ASP网站（非ASP.NET）盛行，80%的网站都是用ASP来做的,一个网页可能就是一个ASP文件，里 ...