LMSE-(H-K)算法

最新推荐文章于 2023-03-29 17:48:47 发布
转载 最新推荐文章于 2023-03-29 17:48:47 发布 · 3.8k 阅读 · 0

转自：http://wenku.baidu.com/link?url=8bXhnET8E6k8eAsmE4v6s5RETZ6lJEgf4-U7JpaFl4br-BM17h-F8saQvhYLZO0yrqJAh9Sksi-FxJF-iFYp3l0Un2KcBmr4orVQpOCb9YO
1-基于强化学习的图Transformer算法求解车辆路径问题(2023)（完）
太极生两鱼
02-26 351
车辆路径问题（VRP）是经典的组合优化问题之一，需要在一些约束条件下，以最小的总成本访问客户。最近，VRP通过使用深度强化学习（DRL）来解决，将节点集视为图结构。现有的基于Transformer的DRL解仅依赖于节点信息，忽略了图中节点之间边的信息在图结构中的作用。在本文中，我们提出了一种基于注意力的端到端DRL模型来解决VRP，该模型嵌入了节点之间的边信息，以进行丰富的图表示学习。我们使用了带有嵌入边信息多头注意力（EEMHA）层的基于Transformer的编码器-解码器框架。
【Image captioning-RS】论文阅读十—Self-Learning for Few-Shot Remote Sensing Image Captioning_2022
最新发布
安静到无声
04-18 481
深度神经网络因其出色性能而被广泛应用于遥感图像的分析和解释。典型的应用场景包括场景分类[1,2]、目标检测[3,4]和实例分割[5,6]。遥感图像字幕生成作为一个需要同时建模遥感图像中的视觉特征和语义信息的多模态任务，在近年来受到了关注。该任务旨在描述遥感图像中的重要目标和场景，包括其特征、关系和状态。这需要深度神经网络能够捕获更深层次的视觉特征和语义信息以生成全局视角描述。这个研究方向具有很高的研究价值[7]，并可以为交通指挥、森林防火等应用场景提供实时信息支持。
感知机H-K算法实例matlab代码+数据集，对真实数据进行分类，可直接运行
04-03
感知机H-K算法实例，对真实数据进行分类，matlab代码+数据都在里面，可直接运行.m文件，错误率0.04。
基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点
leek1727
05-28 1万+
HK算法的思想很朴实，就是在最小均方误差准则下求得权矢量。 它相对于感知器算法的优点在于，它适用于线性可分和非线性可分的情况。 对于线性可分的情况，给出最优权矢量， 对于分线性可分的情况，能够判别出来，以退出迭代过程。
用matlab来计算函数,现在用MATLAB软件编写程序来实现LMSE算法计算判别函数.doc
weixin_34449520的博客
03-16 625
现在用MATLAB软件编写程序来实现LMSE算法计算判别函数现在用MATLAB软件编写程序来实现LMSE算法计算判别函数。¨?function?y=lmseclassify(sample)?????load?templet?pattern；?w=zeros(26,10);?????flag=1;?????num=0;?????num1=0;?????d=[?];?????m=[?];?????r=...
二分图匹配的H-K算法
qw
09-21 2597
算法的具体描述请看http://chenhaifeng.blog.edu.cn/2007/91117.html，我只是来贴代码的。         http://blog.youkuaiyun.com/emoizhang/article/details/8004502这里讲的比我详细（虽然都是废话），但他的代码比我的慢。 【题目描述】 给一个有向无环图，求最小链覆盖 【输入格式】 第一行两个
H-K算法
世上再无张显宗
07-24 1211
转： https://wenku.baidu.com/view/49222446be1e650e52ea9923.html
牛客网算法八股刷题系列(三) 最小均方误差算法，H-K算法，感知机算法
静静的学习就好
03-29 683
牛客网算法八股刷题系列——最小均方误差算法，H-K算法，感知机算法
线性最小均方误差算法（LMSE），最小二乘法（LS）
qq_38023849的博客
11-05 8547
目录 背景 正交投影引理 LMSE算法 LS算法 直线拟合 背景   对于一个系统，在给予一定的输入，那么通常都会产生相对应的输出。在实际的系统中，这样的输出必然伴随着噪声，这样被噪声污染的输出通常是传感器的输出信号，也叫观测信号   同时，如果系统的模型是清晰的，我们可以通过严格的理论计算来得到真实值，通过作差的方式变把噪声去除了。   然而在实际的系统中，我们对整个系统的物理模型通常是未知的或者有一些参数未知，也可能是模型不准确，某些参数值有一定的偏差。因此，我们为了得到真实的信号，就需要利用观测信
机器学习算法实例
10-18
然后应用霍夫曼-凯勒伯格（H-K）算法的迭代公式来求解权重向量w(1)： \[ w(1) = X^{\dagger}b(1) = \frac{1}{4} \begin{bmatrix} 1 & -1 \\ -1 & 1 \\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 \\ 1 \\ 1 \\ 1 \...
简单 H-K算法 求解分界面方程 绘图
06-26
模式识别课程作业 根据任意选择的b0得到待求W的一个伪逆解，然后对W的伪逆解和b同时进行迭代优化处理，使两者满足约束条件。可以利用基于固定增量的梯度下降法进行迭代求解。 伪逆解是在b一定情况下极小化平方误差准则函数的结果。不管是在什么情况下，都会提供一个对分类有益的、最小二乘意义上的最优解。
H-K算法仿真报告（模式识别）
07-25
通过H-K算法的编写与实际上机调试，掌握不同线性分类器的训练与设计方法的改进。分析H-K算法，用matlab编写程序仿真。
Matlab编程用感知器算法实现样本分类
11-28
Matlab编程用感知器算法实现样本分类
LMSE分类算法代码
05-07
基于LMSE分类算法的分类器设计，LMSE算法是对准则函数引进最小均方误差这一条件而建立的
模式识别作业_LMSE
07-01
模式识别作业，用LMSE算法进行分类
模式识别+Matlab 感知器算法/LMSE算法
一些笔记
05-09 3527
一、分类器 1.基于赏-罚概念的感知器算法 代码实现： clc; clear all; %%初始化 %w1=[1 0 1;0 1 1]';w2=[1 1 0;0 1 0]';%ppt上例子 w1=[0 0;0 1]; w2=[1 0;1 1]; %构建增广矩阵 w1(:,end+1)=1;w2(:,end+1)=1; w2=-w2;%%w2×-1 [n1,m]=size(w1);%m为维数，n为个数 [n2,m]=size(w2);%以防w1和w2中样本个数不一致 c=1;%取c
matlab中如何调用lm算法,lm算法的matlab实现
weixin_33855578的博客
03-19 1497
inlm'); %下面使用遗传算法对网络进行优化 P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码......实现nfc95p算法的matlab程序_数学_自然科学_专业资料。clear a...{on} | off ] 例子1用matlab实现对 f msin sin 2 ...lm1;...
线性判别函数 H-K算法（手写）
weixin_45718167的博客
04-08 1336
【优化】超详细的LMS算法的matlab实现
热门推荐
LQX513406421的博客
06-20 5万+
LMS自适应滤波算法是基于维纳滤波算法，在最陡梯度下降法的基础上形成的滤波算法，它用梯度矢量的估计值来代替其精确值，应用广泛。本文从两个方面来介绍LMS算法。 LMS算法的理论基础 LMS算法的损失函数（cost function）为： LMS算法的递推公式为： 注: μ为调整步长的常数，用于控制系统的稳定性和自适应算法的收敛速度,为下面代码示例中的mu. LMS算法实现步骤 令起始时刻 i=0自适应滤波器的系数矢量W(0)为任意值； 根据输入信号矢量X(i) ，利用期望信号d(i) 和滤波器的输
LMSE(Ho-Kashyap)算法的C++与Matlab实现汇总
LMSE(Ho-Kashyap)是一种算法，属于机器学习和模式识别领域的线性多类分类器。LMSE算法基于最小二乘法（Least Mean Squares）原理，用于解决多分类问题。它由Ho和Kashyap提出，算法通过对类别标签和特征向量之间的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值