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nonrigid_version7b
- 非刚性图像配准算例，包括最速梯度下降优化、二次样条、2D/3D配准、互信息最小化、3D仿射等多种配准算法。 非刚性配准是当前应用最多的配准方法，用于处理有较大位移的配准问题-Non-rigid image registration examples, including the steepest gradient descent optimization, quadratic spline, 2D/3D registration, mutual information minimizatio
conjugategrads
- 图像重建常常被转化为解非线性无约束极值问题, 通过范数极小化推导出共扼梯度法的 一般算法。通过对模拟数据和实际工件断层扫描数据进行图像重建, 估计了算法的有效性, 结果表明, 与最速下降法相比, 此算法更适用于不完全投影数据的图像重建, 在保证重建图像拟合度的同时, 大大提高了重建速度。-Image reconstruction has often been transformed into solving nonlinear unconstrained extremum problem,
optical-folw
- 基于光流的各种梯度计算方法 用拟牛顿法求极小值点和最速下降梯度法matlab程序-Based on optical flow of all kinds of gradient calculation
gradient_descent
- 非线性规划，无约束优化问题的解法，最速下降法，材料以及源码-Linear programming, unconstrained optimization problem solution, the steepest descent method, materials and source
10256987
- matlab最速下降法，MATLAB最速下降法(梯度法)程序。-matlab steepest descent method, MATLAB steepest descent method (gradient method) program.
Matlab
- 主要是用于BP网络上面的编程网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 -BP
TVAL3_beta2.4
- TVAL3算法是基于增广拉格朗日法和交替方向法的全变分最小化算法。TVAL3算法是在最小全变分法的基础上，结合了增强型拉格朗日函数和交替最小化方法。通过交替最小化方法寻找增强型拉格朗日模型的最小值，再由最速下降法进行迭代，更新拉格朗日乘子。-TVAL3: TV minimization by Augmented Lagrangian and ALternating direction ALgorithms.The TVAL3 algorithm is based on the minimu
CHENGXU1
- 神经网络BP算法，学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小-Neural network BP algorithm, learning rule is to use the steepest descent method, by back propagation to constantly adjust the network weights and threshold, minimize the error sum of squares of t
7302709
- matlab-zuisuxiajiang实现matlab上的最速下降法 可以的-Matlab- zuisuxiajiang matlab on the steepest descent method
wead-requirements
- matlab-zuisuxiajiang实现matlab上的最速下降法 可以的-Matlab- zuisuxiajiang matlab on the steepest descent method
ruqning
- 最优化算法,有共轭梯度,牛顿法,黄金分割,最速下降法等()
pvlw
- 最优化的一系列算法,包括牛顿法,最速下降法,共轭梯度法等,()