期权matlab代码-SGD:随机梯度下降

时间:2024-06-15 11:15:33
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文件名称:期权matlab代码-SGD:随机梯度下降

文件大小:17KB

文件格式:ZIP

更新时间:2024-06-15 11:15:33

系统开源

预算matlab代码新元 使用随机梯度下降算法将功能最小化。 L. Bottou的SGD和Inria的JSGD的变体。 该版本允许通过以下接口使用任意目标函数(类似于Schmidt的minFunc):sgd(funObj,funPrediction,x0,train,valid,options,varargin) 我提供了源代码以及示例(softmax目标函数)。 gd_matlab是一种类似于SGD的梯度下降方法。 这里的想法是,我们不使用SGD,而是仅使用简单的GD,并将计算(噪声)梯度的责任委托给目标函数。


【文件预览】:
SGD-master
----softmax_probability.m(550B)
----sgd_matlab.m(3KB)
----compute_numerical_gradient.m(1KB)
----README.md(609B)
----plot_with_labels.m(456B)
----ToyExampleSGD.m(2KB)
----ToyExampleGradientDescent.m(2KB)
----LICENSE(18KB)
----softmax_pred.m(506B)
----noisy_softmax_cost.m(2KB)
----single_softmax_cost.m(1KB)
----gd_matlab.m(3KB)
----generate_mixture_of_gaussians.m(1KB)

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