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梯度

Mean Shift 這個(gè)概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇關(guān)于概率密度梯度函數(shù)的估計(jì)中提出來的,其最初含義正如其名,就是偏移的均值向量,在這里Mean Shift是一個(gè)名詞,它

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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序（動(dòng)量梯度下降算法訓(xùn)練、貝葉斯正則化算法）

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通過單片機(jī)對(duì)兩個(gè)水泵進(jìn)行聯(lián)動(dòng)控制。聯(lián)動(dòng)的方式分別為梯度控制和等度控制兩種。可以作為實(shí)驗(yàn)小程序。

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matlab動(dòng)量梯度下降算法生成一個(gè)新的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真

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關(guān)于資源分配網(wǎng)絡(luò)源代碼?？梢詣?dòng)態(tài)調(diào)節(jié)隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。不增加節(jié)點(diǎn)時(shí)采用梯度法調(diào)節(jié)參數(shù)。

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超聲波換能器聲阻抗梯度匹配層理論與方法的研究

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手寫識(shí)別的實(shí)現(xiàn)，由bp算法和梯度下降算法實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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梯度投影法GPSR的matlab源代碼，可用于壓縮感知的matlab仿真

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梯度下降算法

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改進(jìn)投影梯度非負(fù)矩陣分解的單訓(xùn)練樣本特征提取研究

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