期权matlab代码-SGD:随机梯度下降

【文件属性】：
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：2021-05-26 17:28:53
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)