netIW 属性定义了从网络输入向量到网络层的权值向量（即输入层的权值向量）结构。其值为NlNi的细胞矩阵，Nl为网络层数（netnumLayers)，Ni为输入向量数（netnumInputs）。通过访问netIW{i,j}，可以获得第i

大多数网络的权值可以使负数的。他的目的是让你分类等，没有正负的限制一说。调整是靠train等函数实现的（Matlab）。每一种神经网络的精髓就是权值的调整公式。因为高斯距离在欧式几何中定义的。（就是说这个最短）权值就是类似于方程y=ax+b

主成分分析（PCA）在统计学领域应用非常广泛，同时也是很重要的 非监督机器学习算法 ，PCA主要用于数据的降维。在机器学习中，降余袭维是很重要的一步预处理 *** 作，通过降维，可以发现便于人类理解的特征和提取数据集主要特征。这样一来可以减少要处

阻尼牛顿迭代大亩渣耐搭法没听说过 牛顿迭代滚悄法的程序function [r,n]=mulNewton(x0,eps)if nargin==1eps=1.0e-4endr=x0-myf(x0)dmyf(x0)n=1tol=1while t

Matlab上有CANNY算子的库函数啊，直接调用就行了。我这有VC++的边缘检测算法，很长的。稍微改一下就可以缺宴森用在Matlab上。 一维高斯祥中分布函数，用于平滑函数中生成的高斯滤波系数 void CFunction::Cre

共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存携枣储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化

一、fmincon函数基本介绍求解问题的标准型为min F(X)s.tAX &lt= bAeqX = beqG(x) &lt= 0Ceq(X) = 0VLB &lt= X &lt= VUB 其中X为n维变元向

你的程序基本上没有什么大问题梁戚亩，[I,map]=imread('worldmap1.jpg'橡森) 1.中间用了一个中文的小引号 2.是J（K）=255，我运行了一次后出现白色加上淡黄色的原图像，你做的就是灰度级的处

1、用随机值初始化权重和偏差。2、把输入传入网络，得到输出值。3、计算预测值和真实值之间的误差。4、对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差。5、重复迭代，直至得到网络权重的最佳值。梯度下降法，它是解亮搜和析法中最古

1、用随机值初始化权重和偏差。2、把输入传入网络，得到输出值。3、计算预测值和真实值之间的误差。4、对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差。5、重复迭代，直至得到网络权重的最佳值。梯度下降法，它是解亮搜和析法中最古

matlab求导命令迟毁diff调用格式:diff(函数)，求的一阶导数；diff(函数，n)，求的n阶导数(n是具体整数)；diff(函数，变量名)，求对的偏导数；diff(函数，变量名，n)，求对的n阶偏导数；matlab求雅可比矩阵命

Rosenbrock函数实穗锋纤现代码：clc,clear allformat long gx0=[00]fun=@funcgfun=@gfunc[x,val,k]=grad(fun,gfun,x0)   %最速下降法（梯度法）

原因分析：numpy或者TensorFlow那块肯定有一个除了问题，分别调试TensorFlow的代码和numpy的代码分开执行。发现在转换数组的时候np.array()执行效率极低。解决方案：更改numpy版本tensorflow 加速优

综述：令A=Pi+Qj+Rk；则div(uA)=∂uP∂x+∂uQ∂y+∂uR∂z；=P∂u∂x+u∂P∂x+Q∂u∂y+u∂Q∂y+R∂慧粗u∂z+u∂R∂z；=udivA+Agradu。散度是描述空气从周围汇合到

使用gradient语句即可实现求梯度功能。具体语法如下闭郑散：[FX, FY] = gradient (F)其中FX表示横向轿氏的梯度（相对于原矩阵丛游F而言），FY表示纵向的梯度。示例如下：x=[]m=[]for i=1:24

newff 创建前向BP网络格式：net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)其中：PR —— R维输入元粗闹乱素的R×2阶岩档最大最小值矩阵；Si —— 第

它是使用最广泛的非线性最小二乘算法，中文为列文伯格-马夸尔特法。它是利用梯度求最大（小）值的算法，形象的说，属于“爬拿键唤山”法的一种。它同时具有梯度法和牛顿法的优点。当λ很小时，步长等于牛顿法步长，当λ很大时，步长约等于梯度下降法的步长。

[f1 p1]=uigetfile('*.jpg')%选取第一幅图像Path1=[p1 f1]%获取图像的路腊宽祥径[A1 map1]=imread(Path1)%读取图像，A1即为图像矩阵。[f2 p2]=uige

matlab中的归一化处理有三种方法大悄罩1. premnmx、postmnmx、tramnmx2. restd、poststd、trastd3. 自己编程(1)线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)(MaxValue-M